一种基于属性信息偏好自学习的推荐预测方法

摘要

本发明涉及一种基于属性信息偏好自学习的推荐预测方法，本发明方法利用属性信息以减缓冷启动问题，并结合用户、商品协同过滤和基于矩阵分解模型的优点，不仅训练速度快而且具有可解释性；同时，本发明在评分数据稀疏的情况下，其预测精度优于用户和商品协同过滤及基于矩阵分解方法。