基于单源SimRank的协同过滤推荐方法 （专利授权号：CN201910577524.X）
中国人民大学理工处V6 （ 中国人民大学 ）
技术摘要
本发明公开了一种基于单源SimRank的协同过滤推荐方法，包括：将待推荐用户、用户以及用户间的关系转换为图结构，根据从源节点u出发的随机游走经过l步到达节点w并停止的概率π l (u，w)、从节点w出发的两条随机游走在行走过程中不再相遇的概率η(w)以及从节点w出发的反向游走经过l步到达节点v并停止的概率π l (v，w)来进行节点u、v之间的SimRank相似度的估计，重复执行相似度的估计，直至完成图结构中所有节点与源节点u之间的估计；根据估计结果，找到与待推荐节点相似度最高的前k个节点；获取前k个节点的行为信息，将行为信息整合推送给源节点u。本实施例提供的基于单源SimRank的协同过滤推荐方法，降低了时间复杂度，满足实时推荐、交互查询的需求。
技术说明
本发明公开了一种基于单源SimRank的协同过滤推荐方法，包括：将待推荐用户、用户以及用户间的关系转换为图结构，根据从源节点u出发的随机游走经过l步到达节点w并停止的概率π l (u，w)、从节点w出发的两条随机游走在行走过程中不再相遇的概率η(w)以及从节点w出发的反向游走经过l步到达节点v并停止的概率π l (v，w)来进行节点u、v之间的SimRank相似度的估计，重复执行相似度的估计，直至完成图结构中所有节点与源节点u之间的估计；根据估计结果，找到与待推荐节点相似度最高的前k个节点；获取前k个节点的行为信息，将行为信息整合推送给源节点u。本实施例提供的基于单源SimRank的协同过滤推荐方法，降低了时间复杂度，满足实时推荐、交互查询的需求。
成熟度
通过小试
技术来源
中国人民大学
