一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种物品推荐方法、装置，电子设备及存储介质。该方法包括：获取用户评分矩阵；获取用户情感矩阵；基于用户评分矩阵及用户情感矩阵生成用户评价矩阵；获取物品相似度目标矩阵；基于物品相似度目标矩阵及用户评价矩阵向目标用户推荐物品。在本申请实施例中，对用户对于物品的评论信息进行充分挖局，生成用户情感矩阵，进而将用户情感矩阵与用户评分矩阵进行结合，从评分和评论两个维度判断用户的喜好，然后再结合物品相似度目标矩阵中的物品之间的相似度，以实现对用户喜爱的物品的准确推荐。确推荐。确推荐。

【技术实现步骤摘要】
一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，具体而言，涉及一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着电子商务规模的不断扩大，商品的品目越来越多，顾客通常需要花费大量的时间才能找到自己想买的物品。因此，如何向用户推荐喜爱的物品成为目前研究的方向。
[0003]目前，对于物品的推荐常采用协调过滤算法(item
‑
CF)，该算法是根据用户历史选择物品的行为及用户的打分情况，结合物品间的相似度来给用户推荐物品。但是该方式过于片面，缺少数据的挖掘，进而导致推荐的物品的准确性和有效性较低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，以提高对用户进行物品推荐的准确性和有效性。
[0005]本专利技术是这样实现的：
[0006]第一方面，本申请实施例提供一种，物品推荐方法，包括：获取用户评分矩阵；其中，所述用户评分矩阵包括不同用户对各自所评分过的物品的评分；获取用户情感矩阵；其中，所述用户情感矩阵包括所述不同用户对各自所评论过的物品的情感分值；所述情感分值通过对用户的评论进行情感分析生成；基于所述用户评分矩阵及所述用户情感矩阵生成用户评价矩阵；获取物品相似度目标矩阵；其中，所述物品相似度目标矩阵包括所述用户评分矩阵中所涉及的所有物品两两之间的相似度；基于所述物品相似度目标矩阵及所述用户评价矩阵向目标用户推荐物品；其中，所述目标用户为所述用户评分矩阵中的一个用户。
[0007]在本申请实施例中，对用户对于物品的评论信息进行充分挖局，生成用户情感矩阵，进而将用户情感矩阵与用户评分矩阵进行结合，从评分和评论两个维度判断用户的喜好，然后再结合物品相似度目标矩阵中的物品之间的相似度，以实现对用户喜爱的物品的准确推荐。
[0008]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述获取用户情感矩阵，包括：获取所述不同用户对物品的评论；基于情感分析工具对所述评论进行打分，得到所述不同用户对各自所评论过的物品的情感分值；基于所述不同用户对各自所评论过的物品的情感分值，生成所述用户情感矩阵。
[0009]在本申请实施例中，通过情感分析工具对用户的评论进行打分，以便于得到不同用户对各自所评论过的物品的情感分值。
[0010]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述基于所述用户评分矩阵与所述用户情感矩阵生成用户评价矩阵，包括：获取所述不同用户对各自所评分过的物品的时间因素权重；其中，所述时间因素权重表征用户的评分时间与当前时间的关系；基于所述时间因素权重，所述用户评分矩阵及所述用户情感矩阵生成所述用户评价
矩阵。
[0011]在本申请实施例中，在基于用户评分矩阵与用户情感矩阵生成用户评价矩阵的过程中，还结合时间权重因素。用户评分的时间越近，时间权重因素越大，则用户评分的参考性越大。通过该方式，可以进一步地提高用户评分的参考价值，进而提高对用户喜爱的物品进行推荐的合理性和准确性。
[0012]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述用户评价矩阵中的元素的表达式为：其中，cf
ij
表示第i个用户对第j个物品的评价数值；c
ij
表示所述第i个用户对所述第j个物品的评分；表示矩阵对应位置的元素相加；f
ij
表示所述第i个用户对所述第j个物品的情感分值；Z
ij
表示所述第i个用户对所述第j个物品的时间因素权重；T
j
表示所述第i个用户对所述第j个物品进行评分的时间，T
first
表示所述第i个用户第一次评分的时间，T
all
表示所述第i个用户从第一次到最后一次评分的总时间。
[0013]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述获取物品相似度目标矩阵，包括：获取物品相似度矩阵以及时间相似度矩阵；所述物品相似度矩阵表征物品之间被评分过的次数的相似度；所述时间相似度表征物品之间的上市时间的相似度；基于所述物品相似度矩阵以及所述时间相似度矩阵，生成所述物品相似度目标矩阵。
[0014]在本申请实施例中，物品相似度目标矩阵包括物品相似度矩阵以及时间相似度矩阵，通过结合时间相似度矩阵能够确定出物品之间在上市时间上的相似度，进而确定出两个物品是否为同一时间上市的相似物品，通过该方式，提高了物品之间相似度判断的准确性和合理性。
[0015]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述时间相似度矩阵中的元素的表达式为：其中，facT
a,b
表示物品a与物品b在时间上的相似度，t
a
表示所述物品a上市的时间，t
b
表示所述物品b上市的时间。
[0016]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述获取物品相似度目标矩阵，包括：获取物品相似度矩阵以及属性相似度矩阵；所述属性相似度矩阵表征物品之间属性的相似度；基于所述物品相似度矩阵以及所述属性相似度矩阵，生成所述物品相似度目标矩阵。
[0017]在本申请实施例中，物品相似度目标矩阵包括物品相似度矩阵以及属性相似度矩阵，通过结合属性相似度矩阵能够确定出物品之间在属性上的相似度，进而确定出两个物品是否在属性上相同，通过该方式，提高了物品之间相似度判断的准确性和合理性。
[0018]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述属性相似度矩阵中的元素的表达式为：其中，sim
a,b
表示表示物品a与物品b在属性上的相似度，[a
i
]∩[b
i
]表示所述物品a与所述物品b相同属性的个数，n表示所述物品a的属性的总数，m表示所述物品b的属性的总数。
[0019]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述获取物品相似度目标矩阵，包括：获取物品相似度矩阵、时间相似度矩阵及属性相似度矩阵；所述物品
相似度矩阵表征物品之间被评分过的次数的相似度；所述时间相似度表征物品之间的上市时间的相似度；所述属性相似度矩阵表征物品之间属性的相似度；基于所述物品相似度矩阵、所述时间相似度矩阵以及所述属性相似度矩阵，生成所述物品相似度目标矩阵。
[0020]在本申请实施例中，物品相似度目标矩阵同时包括物品相似度矩阵、时间相似度矩阵及属性相似度矩阵，通过时间相似度矩阵能够确定出物品之间在上市时间上的相似度，进而确定出两个物品是否为同一时间上市的相似物品，通过属性相似度矩阵能够确定出物品之间在属性上的相似度，进而确定出两个物品是否在属性上相同。通过三者的结合，能够进一步地提高物品之间相似度的准确性和合理性。
[0021]结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述基于所述物品相似度目标矩阵及所述用户评价矩阵向目标用户推荐物品本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物品推荐方法，其特征在于，包括：获取用户评分矩阵；其中，所述用户评分矩阵包括不同用户对各自所评分过的物品的评分；获取用户情感矩阵；其中，所述用户情感矩阵包括所述不同用户对各自所评论过的物品的情感分值；所述情感分值通过对用户的评论进行情感分析生成；基于所述用户评分矩阵及所述用户情感矩阵生成用户评价矩阵；获取物品相似度目标矩阵；其中，所述物品相似度目标矩阵包括所述用户评分矩阵中所涉及的所有物品两两之间的相似度；基于所述物品相似度目标矩阵及所述用户评价矩阵向目标用户推荐物品；其中，所述目标用户为所述用户评分矩阵中的一个用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户情感矩阵，包括：获取所述不同用户对物品的评论；基于情感分析工具对所述评论进行打分，得到所述不同用户对各自所评论过的物品的情感分值；基于所述不同用户对各自所评论过的物品的情感分值，生成所述用户情感矩阵。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户评分矩阵与所述用户情感矩阵生成用户评价矩阵，包括：获取所述不同用户对各自所评分过的物品的时间因素权重；其中，所述时间因素权重表征用户的评分时间与当前时间的关系；基于所述时间因素权重，所述用户评分矩阵及所述用户情感矩阵生成所述用户评价矩阵。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述用户评价矩阵中的元素的表达式为：其中，cf
ij
表示第i个用户对第j个物品的评价数值；c
ij
表示所述第i个用户对所述第j个物品的评分；表示矩阵对应位置的元素相加；f
ij
表示所述第i个用户对所述第j个物品的情感分值；Z
ij
表示所述第i个用户对所述第j个物品的时间因素权重；T
j
表示所述第i个用户对所述第j个物品进行评分的时间，T
first
表示所述第i个用户第一次评分的时间，T
all
表示所述第i个用户从第一次到最后一次评分的总时间。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取物品相似度目标矩阵，包括：获取物品相似度矩阵以及时间相似度矩阵；所述物品相似度矩阵表征物品之间被评分过的次数的相似度；所述时间相似度表征物品之间的上市时间的相似度；基于所述物品相似度矩阵以及所述时间相似度矩阵，生成所述物品相似度目标矩阵。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述时间相似度矩阵中的元素的表达式为：其中，facT
a,b
表示物品a与物品b在时间上的相似度，t
a
表示所述物品a上市的时间，t
b
表示所述物品b上市的时间。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取物品相似度目标矩阵，包括：获取物品相似度矩阵以及属性相似度矩阵；所述属性相似度矩阵表征物品之间属性的相似度；基于所述物品相似度矩阵以及所述属性相似度矩阵，生...

【专利技术属性】
技术研发人员：李文勇，时宝旭，莫海江，
申请(专利权)人：湖北天天数链技术有限公司，
类型：发明
国别省市：