[发明专利]一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法及推荐系统有效
申请号: | 201710655653.7 | 申请日: | 2017-08-03 |
公开(公告)号: | CN108960954B | 公开(公告)日: | 2021-09-14 |
发明(设计)人: | 赵翔;许嘉;陈一帆;曾维新;唐九阳;肖卫东 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
主分类号: | G06Q30/06 | 分类号: | G06Q30/06;G06Q30/02 |
代理公司: | 昆明知道专利事务所(特殊普通合伙企业) 53116 | 代理人: | 姜开侠 |
地址: | 410005*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法,包括收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为;建立基于内容相似度计算的目标函数及约束条件;利用约束求解方法,计算出内容相似度矩阵;计算预测评分矩阵;根据所述的预测评分矩阵,向用户推荐评分排名靠前的内容。本发明将协同过滤的思想引入基于内容的过滤推荐框架,能够克服单纯基于内容推荐的缺点,使得在用户群行为反馈数据或内容标识特征数据相对缺失时,推荐的精准性依然较高,同时计算的复杂度保持较低。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 用户 行为 反馈 内容 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种基于用户群行为反馈的内容推荐方法,其特征在于,所述方法包括:步骤S1,收集内容的标识特征和用户群对内容的反馈行为;步骤S2,初始化内容的标识特征矩阵和用户群行为反馈矩阵;步骤S3,建立基于内容相似度计算的目标函数及约束条件;步骤S4,利用约束求解方法,计算出内容相似度矩阵;步骤S5,利用所述的用户群行为反馈矩阵和所述的内容相似度矩阵,计算用户对内容的预测评分矩阵;步骤S6,根据所述的预测评分矩阵,向用户推荐评分排名靠前的内容。
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