一种提供融合显隐式反馈的协同推荐模型的方法

摘要

本发明公开了一种融合显隐式反馈的协同推荐模型，从模拟用户真实的购物流程的角度出发，通过两步完成我们的推荐任务，首先通过面向排序的推荐模型分析用户隐式反馈数据来建模后，从待排序物品集中选出用户最有可能浏览的物品，接着采用面向评分的推荐模型通过用户显式反馈数据，学习出用户特征矩阵和物品特征矩阵用于预测评分，然后基于评分对之前选出的物品集重新排列先后顺序，作为最后的推荐列表返回给目标用户，从而极大地提高推荐的准确性，具有广泛的商业应用价值。