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基于超图结构的社交网络推荐模型构建方法

摘要

本发明适用于个性化推荐领域,提供了一种基于超图结构的社交网络推荐模型构建方法,该方法包括如下步骤:基于社交网络中的用户‑项目评分矩阵构建以项目为中心的超图及以用户为中心的超图;计算用户评价相似度,项目特征相似度及用户特征相似度;在矩阵因子分解模型的基础上,融入用户评价相似度、用户特征相似度和项目特征相似度,获取目标函数;对目标函数采用随机梯度下降算法,迭代求出用户潜在因子矩阵及项目潜在因子矩阵;基于用户潜在因子矩阵及项目潜在因子矩阵预测用户对项目的评分,向用户推荐预测评分最高的项目。本发明实施例在矩阵因子分解模型的基础上,融入用户特征、项目特征、用户评分,推荐模型描述更为全面,提高推荐准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN107145541B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽师范大学;

    申请/专利号CN201710271141.0

  • 申请日2017-04-24

  • 分类号G06F16/9535(20190101);G06F16/9536(20190101);G06Q50/00(20120101);

  • 代理机构34107 芜湖安汇知识产权代理有限公司;

  • 代理人尹安

  • 地址 241000 安徽省芜湖市弋江区花津南路安徽师范大学

  • 入库时间 2022-08-23 11:06:38

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-28

    授权

    授权

  • 2017-10-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20170424

    实质审查的生效

  • 2017-09-08

    公开

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