一种基于用户好奇心的贝叶斯个性化排序推荐方法

作者：蔡毅; 丁琪琪

来源：2019-12-31, 中国, ZL201911405967.7.

本发明公开了一种基于用户好奇心的贝叶斯个性化排序推荐方法,包括步骤：使用有好友关系的数据集,遍历数据集中每一个用户的历史数据,对于数据集中的每一个用户u,构建用户u的正向物品集合P-u,令用户u感到好奇的物品集合C-u以及用户u的负向物品集合N-u；提出优化排序准则,获取用户矩阵P和物品矩阵Q；对于每一个用户u,随机从P-u、C-u、N-u中选择物品组成物品对(positive,negative)和(curiosity,negative)进行训练,在每一次的训练迭代中不断地更新用户矩阵P和物品矩阵Q；对用户u所有没有过反馈的物品进行预测评分,选取分数最高的TopN个物品进行推荐。

• 单位
  华南理工大学