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一种基于交互数据聚类的个性化推荐方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于交互数据聚类的个性化推荐方法及系统,包括构建用户项目交互特征矩阵、构建用户历史行为矩阵、使用分类器对交互矩阵P进行分类、相似用户聚类、邻近项目选择、神经网络训练、个性化推荐,本发明将用户对项目的浏览记录、用户搜索记录等历史信息与用户个人信息拼接构造用户特征,使用聚类算法对用户特征进行聚类,并在此基础上对特定用户进行个性化推荐,改进了传统矩阵分解模型的性能,将矩阵分解与多层感知机结合,对用户项目间的关系进行学习预测。提升了大数据环境下推荐的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN110162706B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201910431441.X

  • 申请日2019-05-22

  • 分类号G06F16/9535(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构32249 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人彭雄

  • 地址 江苏省南京市亚东新城区文苑路9号

  • 入库时间 2022-08-23 12:40:23

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