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申请/专利权人：君世立信科技集团有限公司

摘要：本发明公开了一种用于网上商城的商品推荐算法及系统，涉及数据处理技术领域，所述算法包括：获取包含用户信息，商品信息，商品评分信息及用户社交信息的数据集；根据所述数据集计算用户间的相似度以及用户间的可信度；计算可信用户间的相似度；根据所述商与所述平均互动频率得到用户去噪声的社交信息相似度；根据数据集计算融合用户社交信息的用户相似度及商品相似度；根据目标函数确定用户潜在特征向量矩阵和商品潜在特征向量矩阵：用户潜在特征向量矩阵的转置矩阵和商品潜在特征向量矩阵相乘得到用户‑商品预测评分矩阵；根据所述用户‑商品预测评分矩阵确定评分大于评分阈值的待推荐商品，向用户推荐商品。提高了推荐结果的精确度和可信度。

主权项：1.一种用于网上商城的商品推荐算法，其特征在于，所述算法包括：获取包含用户信息，商品信息，商品评分信息及用户社交信息的数据集；根据所述数据集计算用户间的相似度以及用户间的可信度；对于每一个用户u，根据用户间的相似度和用户间的可信度计算可信用户间的相似度；用户u和用户v的共同好友为集合comm，根据用户u与集合comm中好友k的互动次数，以及用户v与集合comm中好友k的互动次数确定好友k的互动频率，根据集合comm中所有好友的互动频率计算平均互动频率；用户u和用户v的共同好友集合comm中好友的数量除以用户u的好友集合中的好友数量与用户v的好友集合中的好友数量之和得到商；根据所述商与所述平均互动频率的乘积得到用户去噪声的社交信息相似度；根据所述数据集计算融合用户社交信息的用户相似度；根据所述数据集计算商品相似度；根据式（1）示出的目标函数L确定用户潜在特征向量矩阵和商品潜在特征向量矩阵： （1）其中，用户潜在特征向量矩阵U是d行m列的矩阵，商品潜在特征向量矩阵V是d行n列的矩阵，U和V为未知量，R为用户评分矩阵，R为已知量；i表示用户，j表示商品，表示用户i对商品j的评分；为指示函数，如果用户i对商品j评分过则为1，如果用户i未对商品j评分过则为0； 表示用户i和用户f之间的融合用户社交信息的用户相似度，表示商品j和商品的商品相似度；目标函数中的第二项表示去噪声后的用户社交信息正则项，修正参数，修正参数，目标函数中的第三项表示融有用户活跃度的商品关联正则项，第四项和第五项为正则项，和均大于0，为范数；用户潜在特征向量矩阵的转置矩阵和商品潜在特征向量矩阵相乘得到用户-商品预测评分矩阵；根据所述用户-商品预测评分矩阵确定评分大于评分阈值的待推荐商品，向用户推荐商品。

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