一种基于项目标签和图形关系的众筹网站项目推荐方法技术

一种基于树形标签和图形关系的众筹网站项目推荐方法，包括以下步骤：步骤1)基于树形标签的推荐：对众筹网站项目的属性进行了划分，对其进行建模，利用树描述项目标签，将用户行为和项目标签之间的联系抽象用户的私人标签树，并将树形标签存储在文档型数据库CouchDB中；步骤2)：基于图形关系的推荐，存储在图数据库Neo4j中；步骤3)：将步骤1)和步骤2)中的两组项目加权求和平均，最终得到k2个推荐的项目综合结果并异步传输给用户。本发明专利技术解决现有传统个性化推荐方法在处理众筹平台中项目属性、用户行为和用户与项目关系时面临的推荐效率低和推荐精度差等问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器学习、图数据库和推荐算法领域，具体是指在众筹网站环境下实 现一种基于项目标签、用户行为和用户相似度的个性化推荐方法，根据众筹网站中的项目 属性和用户行为特点，利用文档型数据库CouchDB存储项目标签；利用Ne 〇4j数据库存储用 户间关系和项目用户映射关系，根据图结构计算用户相似度，并根据用户相似度得出推荐 结果，进而提供快速高效的个性化项目推荐服务。
技术介绍
众筹网站最初的目的是帮助有梦想、有创意的人筹集期望资源（资金众筹，物品 众筹，人力众筹等），项目发起方通过文字，图片，视频等方式将自己希望实现的创意、梦想 展示在网站上，设定目标额度以及执行周期。 众筹网站面向的用户群庞大、项目与用户关系复杂，如何能够快速地让用户获取 到自己感兴趣的项目，因此个性化推荐技术应运而生。个性化推荐是一种根据用户的主观 兴趣和客观使用行为，主动向用户推荐其可能感兴趣的项目的信息过滤技术。个性化推荐 技术作为一种重要的信息过滤手段，能够有效解决众筹网站中存在的项目信息过载问题。 目前，个性化推荐技术已被广泛应用于电子商务，社会网络等互联网应用中，尽管 有一些研究成果本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于树形标签和图形关系的众筹网站项目推荐方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1)基于树形标签的推荐：对众筹网站项目的属性进行了划分，对其进行建模，利用树描述项目标签，将用户行为和项目标签之间的联系抽象用户的私人标签树，并将树形标签存储在文档型数据库CouchDB中；针对用户在众筹网站中的不同行为或操作，设计符合众筹网站平台特点的行为加分规则，加分规则与树形标签有效结合，通过私人标签树计算用户对各类标签的偏好程度，选出一组符合用户欣赏趋向的前K个项目；步骤2)：基于图形关系的推荐，对用户与用户之间的关系以及用户与众筹网站项目之间的关系用图进行建模，利用图数据库Neo4j存放用户与用户、用户和项...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：梁大桥，白浚楼，钱雪娇，
申请(专利权)人：焦点科技股份有限公司，东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32