一种在神经网络下结合人格特征的跨域推荐方法技术

本发明专利技术属于基于大数据的个性化推荐领域，具体说是提出一种在神经网络下结合人格特征的跨域推荐方法。在神经网络下结合人格特征的跨域推荐方法，具体包括：(1)获取数据；(2)筛选用户；(3)提取关键词。(4)搭建神经网络。(5)针对人格特征，给具有相似人格特征的人进行个性化物品推荐。本发明专利技术通过结合人格特征，在神经网络的基础上，利用卷积神经网络CNN搭建神行网络体系，为具有相似人格特征的用户推荐相关物品。由于人格特征是不易改变且容易预测的，因为基于人格特征做个性化推荐能够提高推荐准确度的。

A Cross-domain Recommendation Method Based on Neural Network and Personality Characteristics

【技术实现步骤摘要】
一种在神经网络下结合人格特征的跨域推荐方法
本专利技术属于基于大数据的个性化推荐领域，具体说是提出一种在神经网络下结合人格特征的跨域推荐方法。
技术介绍
个性化推荐在当今大数据时代扮演了越来越重要的角色，如何利用海量数据，对用户行为进行预测，准确的向用户推荐其感兴趣的物品是个性化研究者关注的问题。人格是一种可预测的、相当稳定的因素，能够形成人类行为。其中，5个因素模型被认为是最全面的模型之一，可以引入五种广泛的维度，即所谓的因素和特征，通常被称为“大五”来描述个人的人格：开放性(OPE)，责任心(COS)，外向性(EXT)，亲和性(AGR)和神经质(NEU)。“五大”的测量通常是通过评估“项目”来完成的，这些“项目”是自我描述的句子或形容词，并且通常以简短的问题形式呈现给受试者。神经网络是一个并行和分布式信息处理网络结构，由大量的简单的处理单元(称为神经元)组成，每个神经元有单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路会对应一个连接权系数。相互联系的神经元之间传递增强或抑制信号，增强或抑制通过调整相互间联系的权重系数来实现，通过权重系数调节机制使神经网本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在神经网络下结合人格特征的跨域推荐方法，具体步骤如下：(1)获取数据；由于微博的授权认证是需要加密的，也就是需要身份认证的，虽然用户不会向微博透露自身的用户名以及密码，但是微博需要确认第三方的身份并提供特定的用户资源访问授权；新浪微博的授权方式是通过OAUTH认证实现的，它提供了一个稳定而安全的认证授权环境；授权完毕后，API根据用户发送的不同请求，会返回特定的文件，通过对相关文件的解析，便可以获得原始数据资源，其中用户自己发布的微博、他的粉丝、他的点赞、他的转发等；(2)筛选用户；由于微博用户中的数据可能存在小号、滞销号等无用号，所以需要提取对实验有意义的数据，就需要进行有效用户数据...

【技术特征摘要】
1.一种在神经网络下结合人格特征的跨域推荐方法，具体步骤如下：(1)获取数据；由于微博的授权认证是需要加密的，也就是需要身份认证的，虽然用户不会向微博透露自身的用户名以及密码，但是微博需要确认第三方的身份并提供特定的用户资源访问授权；新浪微博的授权方式是通过OAUTH认证实现的，它提供了一个稳定而安全的认证授权环境；授权完毕后，API根据用户发送的不同请求，会返回特定的文件，通过对相关文件的解析，便可以获得原始数据资源，其中用户自己发布的微博、他的粉丝、他的点赞、他的转发等；(2)筛选用户；由于微博用户中的数据可能存在小号、滞销号等无用号，所以需要提取对实验有意义的数据，就需要进行有效用户数据筛选，因此建立一个基于活跃度和影响力的微博用户权重模型；我们利用HITS算法，将用户的微博内容类比成一个网页进行解析，粉丝数量，粉丝互动值是影响力，发布数量和时间是活跃度，作为指标建立矩阵，然后迭代收敛，选区符合阈值条件的用户；(3)提取关键词：利用TF-IDF算法获取并计算数据的词条权重，也就是采集关键词词频，关键词词频对于个性化推荐的匹配度是重要的指标，这些关键词词频会用于搭建神经网络；TF-IDF实际上是：TF*IDF；主要思想是：如果某个词或短...

【专利技术属性】
技术研发人员：曲立平，刘云鹏，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23