基于协同过滤技术的室内设计项目推荐方法

宁云智

摘 要：针对当前室内设计项目推荐精度、执行效率低的难题，以改善室内设计项目推荐结果为目标，提出了基于协同过滤技术的室内设计项目推荐方法。首先分析当前国内外室内设计项目推荐的研究现状，找到各种室内设计项目推荐方法的不足，然后提取室内设计用户、项目特征，并设计了相似度度量计算公式，并根据k个最近邻用户对项目的预测评分得到室内设计项目推荐结果，最后与其它室内设计项目推荐方法进行了对照实验，分析其有效性和优越性，结果表明，文中方法的室内设计项目推荐精度超过95%，执行时间很短，加快了室内设计项目推荐速度，推荐结果明显好于其它室内设计项目推荐方法，解决了当前室内设计项目推荐过程中存在的缺陷。

关键词：协同过滤技术;室内设计;推荐方法;相似度度量;执行效率

中图分类号：TP 391 文献标志码：A

文章编号：1007-757X（2020）11-0123-03

Abstract：Aiming at the problem of low precision and efficiency of interior design project recommendation， and aiming at improving the results of interior design project recommendation， a collaborative filtering technology based interior design project recommendation method is proposed. First of all， this paper analyzes the current research status of domestic and foreign interior design project recommendation systems， finds out the shortcomings of various current interior design project recommendation methods， then extracts interior design users and project characteristics and designs similarity measurement calculation formula， and obtains the recommendation results of interior design projects according to the prediction scores of k-nearest users for the project purpose， and finally recommends with other interior design project methods. A comparative experiment is carried out to analyze its effectiveness and superiority. The results show that the recommended accuracy of the method in this paper is more than 95%， the implementation time of the recommended method of the interior design project is very short， the recommended speed of the interior design project is accelerated， the recommended result of the interior design project is obviously better than other recommended methods of the interior design project. The current recommended method of the interior design project is solved defects in the process.

Key words：collaborative filtering technology;interior design;recommendation model;similarity measurement;execution efficiency

0 引言

隨着生活水平的不断提高，人们对居住的环境越来越高，尤其是对室内的环境更加重视。在室内环境中，室内设计效果最为关键，因此如何向用户推荐他们真正喜欢的室内设计项目具有十分重要的研究意义[1-2]。由于当前处于一个信息爆炸的时代，用户获取信息的途径十分多，而用户的需要也是呈多样化方向发展，这样信息源-信息生产者之间存在一定的矛盾，使得室内设计项目推荐都面临着着很大的挑战[3]。

室内设计项目推荐实际是一个数据挖掘问题，当前国内外的学者们对其投入了大量的时间和精力进行了深度的研究，涌现了许多优秀的室内设计项目推荐方法[4]。由于用户行为，偏好以及特征具有差异性，当前主要采用个性偏好的室内设计项目推荐技术，其以用户的历史数据为基础，对这些历史数据进行分析，建立一个室内设计项目推荐方法，然后根据这个模型为用户推荐其兴趣偏好以及个人需求的室内设计项目[5-6]。在个性偏好推荐过程中，最初基于用户搜索的关键词建立室内设计项目推荐方法，该技术的室内设计项目推荐精度比较低;随后出现了基于项目评分的室内设计项目推荐方法，其室内设计项目推荐精度得到明显的改善，但是室内设计项目推荐效率低，无法满足当前室内设计项目推荐发展的要求[7-9]。最近出现了基于用户的室内设计项目推荐方法，根据用户之间的相似度建立最优的室内设计项目推荐方法，但是其考虑的因素比较少，使得室内设计项目推荐效果有待进一步改善[10]。