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融合隐式反馈和用户社会地位的个性化推荐方法及系统

摘要

本发明公开了融合隐式反馈和用户社会地位的个性化推荐方法及系统,方法包括:根据隐式反馈信息,确定用户项目交互矩阵;根据用户项目交互矩阵,结合隐式反馈信息和社交网络信息计算用户在各个领域的社会地位值;根据社交网络信息计算用户之间的信任度;根据社会地位值和信任度进行矩阵分解,得到用户特征矩阵和项目特征矩阵;根据用户特征矩阵和项目特征矩阵,构建伪评分矩阵;通过伪评分矩阵进行用户推荐。本发明结合了隐式反馈数据和用户的社会地位值来进行矩阵构建,提高了矩阵评分的准确性,进而提高了推荐可信度和推荐质量;另外,本发明还结合用户之间的信任度来优化推荐过程,进一步提高了推荐结果的可靠性,可广泛应用于计算机技术领域。

著录项

  • 公开/公告号CN109635206A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华南师范大学;

    申请/专利号CN201811395351.1

  • 申请日2018-11-22

  • 分类号G06F16/9536(20190101);G06F16/9535(20190101);

  • 代理机构44205 广州嘉权专利商标事务所有限公司;

  • 代理人胡辉

  • 地址 510631 广东省广州市中山大道西55号华南师范大学计算机学院

  • 入库时间 2024-02-19 09:57:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9536 申请日:20181122

    实质审查的生效

  • 2019-04-16

    公开

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