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申请/专利权人：浙江淏瀚信息科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于LFM模型的智库数据推荐方法和系统，所述方法包括：预先构建智库数据的知识图谱，并根据知识图谱得到对应智库数据节点的三元组信息，获取用户输入数据，根据所述输入数据采用KMP算法查询所述三元组信息，得到第一查询数据；将所述第一查询数据保存作为智库数据的历史数据，获取用户的对智库数据的操作数据构建用户对智库数据的兴趣矩阵；将所述用户对智库数据的兴趣矩阵进行矩阵分解得到用户对智库数据隐类兴趣关系矩阵、智库数据和隐类关系矩阵，用于构建LFM模型；根据所述智库数据的历史数据得到的隐类数据训练所述LFM模型，得到训练好的智库数据推荐模型。

主权项：1.一种基于LFM模型的智库数据推荐方法，其特征在于，所述方法包括：预先构建智库数据的知识图谱，并根据知识图谱得到对应智库数据节点的三元组信息，获取用户输入数据，根据所述输入数据采用KMP算法查询所述三元组信息，得到第一查询数据；将所述第一查询数据保存作为智库数据的历史数据，获取用户的对智库数据的操作数据构建用户对智库数据的兴趣矩阵；将所述用户对智库数据的兴趣矩阵进行矩阵分解得到用户对智库数据隐类兴趣关系矩阵、智库数据和隐类关系矩阵，用于构建LFM模型；根据所述智库数据的历史数据得到的隐类数据训练所述LFM模型，得到训练好的智库数据推荐模型；所述LFM模型的构建方法包括：获取用户对所述智库数据的历史数据，其中所述历史数据包括用户对智库数据的下载数据、点击数据、浏览数据和查找数据，其中根据用户下载对应类型智库数据构建用户的兴趣矩阵Ru，i，并将所述兴趣矩阵Ru，i按照隐类型数据进行矩阵分解得到隐类兴趣矩阵和隐类兴趣关系矩阵，此时所述用户的兴趣矩阵可以采用如下公式表示：Ru，i=，其中u为用户，T为转置矩阵标识，i为智库数据类型；所述LFM模型的构建方法包括：获取所述用户对对应类型智库的点击数据、浏览数据和查找数据后，根据上述点击数据、浏览数据和查找数据确定隐类数据，其中所述隐类数据包括上述用户输入数据在对应智库数据三元组信息中的模式串匹配数量，所述浏览数据包括用户在对应三元组智库数据中的浏览时长，点击数据包括对应智库数据的点击次数，用于确定所述隐类数据，确定好隐类数据后按照如下公式进行计算兴趣矩阵：preference（u，i）=Ru，i==，其中K为隐类维度，中的u和k表示为用户兴趣和隐类数据的关系，中的k和i表示为隐类数据和对应智库数据类型关系。

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