[发明专利]一种基于排序学习的移动应用推荐方法及其推荐系统在审
| 申请号： | 201610581450.3 | 申请日： | 2016-07-22 |
| 公开（公告）号： | CN106202515A | 公开（公告）日： | 2016-12-07 |
| 发明（设计）人： | 吴健;邱奇波;谢志宁;叶刚峰;邓水光;李莹;尹建伟;吴朝晖 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;H04L29/08;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于排序学习的移动应用推荐方法及其推荐系统，该推荐方法把APP推荐建模成一个排序问题，相比传统地把推荐看作评分问题，具有更高的推荐准确率。本发明推荐系统采用的排序推荐算法，结合了按列排序算法计算的高效性和按对排序算法预测的高精度，并且将算法思想框架化，可以结合不同的推荐算法，具有高拓展性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 排序 学习 移动 应用 推荐 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
一种基于排序学习的移动应用推荐方法，包括如下步骤：(1)收集用户关于APP的行为数据，所述的行为数据包含用户下载以及浏览APP的历史记录；(2)对所述的行为数据进行预处理并从中提取出用户对于各APP的特征向量；然后选用一种评分预测模型，进而根据特征向量计算出用户对于各APP的评分；(3)根据上述评分采用梯度下降法对所述评分预测模型中的各模型参数进行更新；(4)根据更新后确立的评分预测模型，计算出用户对于每个未下载过的APP的评分，并按该评分对APP进行排序，提取评分最高的若干个APP推荐给用户。
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