一种基于用户兴趣自适应演化的动态推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于用户兴趣自适应演化的动态推荐方法，先建立每个用户的用户兴趣模型，再按照时序顺序，将用户兴趣向量进行切分，计算用户之间的相似度，筛选出若干个待推荐用户，充分考虑了用户兴趣随时间变化这一特点；然后基于目标用户和待推荐用户的历史评论记录，构建历史兴趣序列矩阵His，并以此得到归一化的兴趣得分矩阵，通过PSO算法进行预设次数的兴趣演化迭代，得到目标用户与所述待推荐用户集中各用户的推荐优先级排序，最终从将待推荐用户集中筛选出的排名靠前用户，推荐给目标用户。采用本发明技术方案，在控制推荐结果稳定性的同时，对用户兴趣变化进行合理的模拟，增大推荐的准确性、预测性和全面性。