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一种用户社会地位增强的矩阵分解项目推荐算法

摘要

本发明公开了一种用户社会地位增强的矩阵分解项目推荐方法,首先根据项目类别划分用户‑项目评分矩阵;利用用户评分和社交关系共现的原则推导特定类别用户社交网络;在推导的特定类别用户社交网络上利用PageRank算法计算用户的社会地位;以用户社会地位值衡量用户的评分权重,结合特定类别用户评分数据和社交关系数据执行矩阵分解,学习特定领域的用户和项目隐式特征向量,使用用户和项目的隐式特征向量内积预测用户对项目的评分,为用户提供个性化的项目推荐。本发明有效解决了传统基于社交网络推荐技术忽视的如下两个问题:(1)在不同的领域中,用户信任不同的朋友;(2)由于用户在不同的领域内具有不同的社会地位,用户在不同领域受朋友影响程度不同。

著录项

  • 公开/公告号CN107967320A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-04-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201711182009.9

  • 申请日2017-11-23

  • 分类号G06F17/30(20060101);G06Q50/00(20120101);G06Q30/02(20120101);

  • 代理机构32207 南京知识律师事务所;

  • 代理人李吉宽

  • 地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

  • 入库时间 2023-06-19 05:10:38

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-05-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20171123

    实质审查的生效

  • 2018-04-27

    公开

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