一种基于三角形面积计算模式的商品推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种基于三角形面积计算模式的商品推荐方法，在常规的二维推荐数据中加入一个维度，通过调整相互之间的权重，使得三者之间的关系能够用一个三角形来描述，同时本发明专利技术把利用海伦公式求取三角形面积的方法用于商品推荐中，基于三角形面积的推荐，主要研究三边的联系紧密程度，最终得到的推荐列表是三者关系的叠加结果，实现了为目标用户提供更精准和多样的商品推荐结果，提高了推荐效率和精度，增强了用户和电商网站上的商品的相互联系，解决了由于信息量大而给用户带来的选择难问题。同时，本发明专利技术添加的新维度是商品的品类，在实际应用的过程中还可以用与利益相关的其它因素代替品类作为第三维度，使得本发明专利技术的推荐更具有灵活性。

A commodity recommendation method based on triangle area computing model

The invention discloses a recommended method calculation model based on triangle area of goods, in the conventional two-dimensional recommended adding a dimension data, by adjusting the weight of each other and the relationship between the three can be used to describe a triangle, and the use of Helen formula calculation method for triangle area the recommendation, based on the recommendation of the triangle area, mainly study the three side contacts, the final recommendation list is the superposition of the relationship between the three, can provide more accurate and diverse recommendation results for the target users, improve the recommendation efficiency and accuracy, enhance the interaction between users and business on the site the goods, to solve the large amount of information and give users the choice problem. At the same time, the new dimension added by this invention is the category of goods, and in the process of practical application, the other category can be replaced by other factors related to interests as the third dimension, which makes the recommendation of the present invention more flexible.

【技术实现步骤摘要】
一种基于三角形面积计算模式的商品推荐方法
本专利技术属于商品推荐
，具体涉及一种基于三角形面积计算模式的商品推荐方法的设计。
技术介绍
在“互联网+”的大背景下，电子商务获得蓬勃发展。同时，国家也大力支持电商的发展，解决了很多人的就业问题。最初投身电商的人较少，所以可提供的数据也较少，这对于用户来说虽然选择性少，但选择目的性很明确。现在越来越多的人投身电商，使得电商业大力发展，但对于用户来说，信息过载就是最大的问题。很多人都是电子商务发展中的一员，最明显的表现就是网购。以淘宝为例，当用户在网购过程中输入需要的商品进行搜索时，会出现大量的同一商品供用户选择，这时用户可能会遇到选择困难的问题，通常会出现的情况如：便宜但担心质量；既担心质量又觉得贵等问题，这也就是信息过载带来的问题。如何在大量数据中找到用户需要的信息，这是一个难题。为了解决这个问题，已经有很多人提出了基于各种技术的推荐算法，给用户推荐商品，如协同过滤等。二部图普遍被用于研究推荐问题，它的特点很明显，对于两类事物，同一类之间没有关系，两类之间通过连线代表它们的相互作用。如图1所示，用二部图作为基本模型来研究推荐问题，圆圈代表用户，正方形代表商品，用户与用户之间，商品与商品之间没有联系，用户和商品的连线，表示用户已经买了该商品，黑色圆圈代表一个目标用户。现有技术中通常根据点的相似性来给用户推荐商品，常用的两个相似性指标有cosine和RA，其中cosine指标考虑了度大的商品，即受欢迎的商品，但没有考虑到度小的用户；RA指标考虑了度小的用户，但没有处理度大的商品。所以，作者结合了两者的优势，提出了CosRA相似性指标，同时考虑到了度大的商品和度小的用户。其中数据处理分为两个部分，第一、从物品分配资源到用户；第二、再从用户到物品。虽然这样做取得了一定的成果，但也会出现一些问题，比如：用户买了一种商品，在以后的推荐中，推荐列表里面主要推荐的是这种商品，而种类较少，存在缺乏多样性的问题。上述问题是目前很多商品推荐算法中普遍存在的问题，其问题来源于参考因素仅为User(用户)和Object(商品)，虽然准确性较好，但多样性较差。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有的商品推荐方法存在缺乏多样性的问题，提出了一种基于三角形面积计算模式的商品推荐方法，以实现为目标用户提供更精准和多样的商品推荐结果。本专利技术的技术方案为：一种基于三角形面积计算模式的商品推荐方法，包括以下步骤：S1、将用户、商品和品类三个因素构成三元组；S2、根据三元组中因素两两之间的关系构建三个二部图；S3、对三个二部图分别进行数据标准化处理，得到三个因素两两之间连边的权重值：w＝SCosRA·f(1)式中w表示连边的权重值，SCosRA表示采用CosRA相似性指标得到的商品相似性矩阵，f表示商品个数维向量。S4、将三条连边的权重值作为三条边的长度，判断三条边的长度是否满足构成三角形的条件，若满足则根据海伦公式计算最终三角形面积，进入步骤S8，否则进入步骤S5；式中R表示最终三角形面积，wuc表示用户与品类之间连边的权重值，woc表示商品与品类之间连边的权重值，wuo表示用户与商品之间连边的权重值，p表示半周长，S5、根据海伦公式计算出理论三角形面积：式中Rl表示理论三角形面积，wuc表示用户与品类之间连边的权重值，woc表示商品与品类之间连边的权重值，wuo表示用户与商品之间连边的权重值，p表示半周长，S6、修改用户与品类之间连边的权重值，使其能和另外两边构成三角形；S7、根据修改后用户与品类之间连边的权重值计算三角形面积过渡值，并根据步骤S5中所述理论三角形面积对三角形面积过渡值进行校正，得到最终三角形面积；S8、根据面积大小对最终三角形面积进行降序排序，并依照排序结果为用户依次推荐未购买过的商品。本专利技术的有益效果是：本专利技术在常规的二维推荐数据中加入一个维度，通过调整相互之间的权重，使得三者之间的关系能够用一个三角形来描述，同时本专利技术把利用海伦公式求取三角形面积的方法用于商品推荐中，基于三角形面积的推荐，主要研究三边的联系紧密程度，最终得到的推荐列表是三者关系的叠加结果，实现了为目标用户提供更精准和多样的商品推荐结果，提高了推荐效率和精度，增强了用户和电商网站上的商品的相互联系，解决了由于信息量大而给用户带来的选择难问题。同时，本专利技术添加的新维度是商品的品类，在实际应用的过程中还可以用与利益相关的其它因素代替品类作为第三维度，使得本专利技术的推荐更具有灵活性。进一步地，步骤S7具体为：若用户与品类之间连边的权重值增大了，则设增大后的权重值为w′uc，根据海伦公式计算三角形面积过渡值R′：则最终三角形面积的计算公式为：R＝(1-P1)·R′(5)式中P1表示第一面积校正比例，若用户与品类之间连边的权重值减小了，则设减小后的权重值为w″uc，根据海伦公式计算三角形面积过渡值R″：则最终三角形面积的计算公式为：R＝(1+P2)·R″(7)式中P2表示第二面积校正比例，上述进一步方案的有益效果是：当把用户与品类之间连边的权重值增大或缩小时，相应三角形的面积也会随之增大或缩小，这时就需要对求出的三角形面积进行面积校正，以保证本专利技术推荐的准确性。附图说明图1所示为现有的商品推荐算法二部图模型示意图。图2所示为本专利技术实施例提供的一种基于三角形面积计算模式的商品推荐方法流程图。图3所示为本专利技术实施例提供的二部图模型示意图。图4所示为本专利技术实施例提供的三角形空间构造模型示意图。具体实施方式现在将参考附图来详细描述本专利技术的示例性实施方式。应当理解，附图中示出和描述的实施方式仅仅是示例性的，意在阐释本专利技术的原理和精神，而并非限制本专利技术的范围。本专利技术实施例提供了一种基于三角形面积计算模式的商品推荐方法，如图2所示，包括以下步骤S1-S8：S1、将用户(User)、商品(Object)和品类(Category)三个因素构成三元组。S2、根据三元组中因素两两之间的关系构建三个二部图。如图3所示，本专利技术实施例中采用圆圈表示用户(User)，正方形表示商品(Object)，五角星表示品类(Category)。则构建的三个二部图分别表示用户点击或下单的商品、商品的好评率、用户购买商品的品类。S3、对三个二部图分别进行数据标准化处理，得到三个因素两两之间连边的权重值。连边的权重值w的计算公式为：w＝SCosRA·f(1)其中SCosRA表示采用CosRA相似性指标得到的商品相似性矩阵，式中kα,kβ分别表示同一因素中两个事物α和β的度，ki表示二部图中另一类因素i的度，aiα,aiβ分别表示i和α、β的一维关系向量。本专利技术实施例中，以计算用户和商品连边的权重值为例，则kα,kβ分别表示商品α和商品β的度(例如有5个用户购买了商品α，则kα＝5)，ki表示用户i的度(例如用户i购买了10个商品，则ki＝10)，m表示用户数量，aiα,aiβ分别表示用户i和商品α、商品β的一维关系向量。f表示商品个数维向量，假如有n个商品，则f表示n维向量。f中的数据包含两个部分：(1)根据用户的历史购买数据进行离差标准化后的数据；(2)0，用数字0表示用户未购买的商品，两部分数据共同构成向量f。用户购买历史数据往往较大，所以需要本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于三角形面积计算模式的商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将用户、商品和品类三个因素构成三元组；S2、根据三元组中因素两两之间的关系构建三个二部图；S3、对三个二部图分别进行数据标准化处理，得到三个因素两两之间连边的权重值；S4、将三条连边的权重值作为三条边的长度，判断三条边的长度是否满足构成三角形的条件，若满足则根据海伦公式计算最终三角形面积，进入步骤S8，否则进入步骤S5；S5、根据海伦公式计算出理论三角形面积；S6、修改用户与品类之间连边的权重值，使其能和另外两边构成三角形；S7、根据修改后用户与品类之间连边的权重值计算三角形面积过渡值，并根据步骤S5中所述理论三角形面积对三角形面积过渡值进行校正，得到最终三角形面积；S8、根据面积大小对最终三角形面积进行降序排序，并依照排序结果为用户依次推荐未购买过的商品。

【技术特征摘要】
1.一种基于三角形面积计算模式的商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将用户、商品和品类三个因素构成三元组；S2、根据三元组中因素两两之间的关系构建三个二部图；S3、对三个二部图分别进行数据标准化处理，得到三个因素两两之间连边的权重值；S4、将三条连边的权重值作为三条边的长度，判断三条边的长度是否满足构成三角形的条件，若满足则根据海伦公式计算最终三角形面积，进入步骤S8，否则进入步骤S5；S5、根据海伦公式计算出理论三角形面积；S6、修改用户与品类之间连边的权重值，使其能和另外两边构成三角形；S7、根据修改后用户与品类之间连边的权重值计算三角形面积过渡值，并根据步骤S5中所述理论三角形面积对三角形面积过渡值进行校正，得到最终三角形面积；S8、根据面积大小对最终三角形面积进行降序排序，并依照排序结果为用户依次推荐未购买过的商品。2.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述步骤S3中连边的权重值的计算公式为：w＝SCosRA·f(1)式中w表示连边的权重值，SCosRA表示采用CosRA相似性指标得到的商品相似性矩阵，f表示商品个数维向量。3.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，所述步骤S4中根据海伦公式计算最终三角形面积的公式为：式中R表示最终三角形面积，wuc表示用户与品类...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡彪，杨小王，肖君燃，
申请(专利权)人：成都理工大学，
类型：发明
国别省市：四川,51