[发明专利]一种提升推荐系统准确性的方法在审
| 申请号： | 201510585579.7 | 申请日： | 2015-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN105205130A | 公开（公告）日： | 2015-12-30 |
| 发明（设计）人： | 郝志峰;成英超;蔡瑞初;温雯 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510006 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种提升推荐系统准确性的方法，首先构建三个数据子集，然后在构建的数据子集上分别应用本发明构建的基于高斯混合分布的评分模型，标记各个数据子集中的无标签数据，获得各个教练集，并将获得的教练集中被标记的原始无标签数据加入到其他子集中的有标签数据，迭代更新其他子集中原始无标签数据的标签，最后输出最终推荐结果。该方法使推荐系统可以有效对抗评分噪声，获得了良好鲁棒性，提升了推荐准确率。此外，还可以有效缓解冷启动问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 提升 推荐 系统 准确性 方法 | ||
【主权项】：
一种提升推荐系统准确性的方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.构建数据子集；S2.在步骤S1.构建的数据子集上分别应用基于高斯混合分布的评分模型：Rui＝E[Wu]TE[Vi]其中Rui表示模型预测的评分，E[.]表示期望，Wu(Vi)表示用户评分矩阵的特征向量。标记各个数据子集中的无标签数据，获得各个教练集；S3.将步骤S2.获得的教练集中被标记的原始无标签数据加入到其他子集中的有标签数据，迭代更新其他子集中原始无标签数据的标签；S4.输出最终推荐结果。
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