[发明专利]对用户进行个性化推荐的方法和装置有效
| 申请号： | 201210028896.5 | 申请日： | 2012-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN103246672A | 公开（公告）日： | 2013-08-14 |
| 发明（设计）人： | 陈恩红;吴乐;宝腾飞;向彪;徐林莉 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;黄晓军 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种对用户进行个性化推荐的方法和装置。该方法主要包括：利用用户的标签数据计算用户之间的相似度，利用产品的标签数据计算产品之间的相似度，根据相似度信息获取每个用户和每项产品的邻居集合；基于所述用户和产品的邻居集合信息，采取最近邻居矩阵分解算法计算出用户和产品的特征向量；根据用户和产品的特征向量，预测用户对未评分产品的评分数据，根据所述评分数据对用户进行个性化产品推荐。本发明实施例能在矩阵分解模型中引入了标签信息、邻居集合信息，使得相似的用户/产品具有相似的特征向量，因此既拥有矩阵分解模型的优点，又能够在全局结构中抓住邻居间的强关系。 | ||
| 搜索关键词： | 用户 进行 个性化 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种对用户进行个性化推荐的方法，其特征在于，包括：利用用户的标签数据计算用户之间的相似度，利用产品的标签数据计算产品之间的相似度，根据相似度信息获取每个用户和每项产品的邻居集合；基于所述用户和产品的邻居集合信息，采取最近邻居矩阵分解算法计算出用户和产品的特征向量；根据用户和产品的特征向量，预测用户对未评分产品的评分数据，根据所述评分数据对用户进行个性化产品推荐。
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