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一种基于潜在因子的矩阵分解补全混合推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于潜在因子的矩阵分解补全混合推荐方法,包括步骤1:构建用户物品评分矩阵、用户潜在因子矩阵和物品潜在因子矩阵;步骤2:计算得到用户之间的相似度和物品之间的相似度;步骤3:将用户物品评分矩阵进行矩阵分解,通过对分解矩阵进行迭代计算得到用户对物品的预测评分,并得到对应的预测评估指标的状态值:步骤4:将用户物品评分矩阵进行矩阵补全得到预测评分矩阵和对应的预测评估指标的状态值:步骤5:加权得到预测评分矩阵和其对应的预测评估指标的状态值;步骤6:根据得到的各预测评分矩阵及各自对应的预测评估指标的状态值,得到最终的预测推荐矩阵;根据预测推荐矩阵,完成向用户推荐物品。

著录项

  • 公开/公告号CN111339435A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN202010084941.3

  • 申请日2020-02-10

  • 分类号G06F16/9536(20190101);G06F17/13(20060101);G06Q30/06(20120101);

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人颜盈静

  • 地址 210046 江苏省南京市栖霞区区文苑路9号

  • 入库时间 2023-12-17 09:55:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9536 申请日:20200210

    实质审查的生效

  • 2020-06-26

    公开

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