一种基于ProbS与HeatS计算模式改进的混合推荐算法

摘要

本发明公开了一种基于ProbS与HeatS计算模式改进的混合推荐算法，包括：S1、根据加权方法ProbS与HeatS混合计算得到两个事物的资源分配和资源分配权重；S2、根据统计学中的数据缩放重新设定两个事物的参数限定；S3、基于粒子群优化算法求解S2中重新设定两个事物的参数限定，并得到最优参数；S4、根据得到的最优参数进行资源分配，利用新的资源分配过程得到最后的推荐值。本发明在现有的基础上重新定义混合算法的参数，对整体参数进行了非线性的限制，即在推荐过程中对物品的度进行了非线性限制，从而实现更加准确和多样的推荐，提高推荐效率和精度，增强用户和电商网站上的商品的相互联系，解决由于信息量大而给用户带来的选择难问题。