[发明专利]一种基于离散多视图哈希的协同过滤推荐方法有效
| 申请号： | 201710199300.0 | 申请日： | 2017-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN107122411B | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 张寅;魏宝刚;王鸿阳 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 张法高;傅朝栋 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于离散多视图哈希的协同过滤推荐方法，包括如下步骤：1)根据不同视图下的数据构建数据的多视图锚点图表示；2)结合协同过滤和锚点图，得到学习模型；3)对得到的学习模型进行求解，得到用户与物品对应的二进制哈希编码；4)利用得到的哈希编码进行最邻近搜索，计算特定用户对候选物品的偏好程度，返回偏好程度最大的若干个物品作为推荐结果。本发明将不同视图下的数据进行了整合，在求解的时候始终保持编码的离散特性，提高了推荐结果的质量。同时利用哈希编码实现了相似用户的快速搜索，提高了推荐结果计算的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 离散 视图 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于离散多视图哈希的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：1)根据不同视图下的数据，构建数据的多视图锚点图表示；2)结合协同过滤和锚点图，得到学习模型；3)对得到的学习模型进行求解，得到用户与物品对应的二进制哈希编码；4)利用得到的哈希编码进行最邻近搜索，计算特定用户对候选物品的偏好程度，返回偏好程度最大的若干个物品作为推荐结果。
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