[发明专利]一种协同过滤推荐方法及系统、终端设备在审
| 申请号： | 201710964927.0 | 申请日： | 2017-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN109670892A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 冯研 | 申请（专利权）人： | TCL集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 官建红 |
| 地址： | 516006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于数据挖掘技术领域，提供了一种协同过滤推荐方法及系统、终端设备，包括对至少一个数据源进行预处理，筛选出至少一个数据源的有效标签，根据所有数据源的有效标签获取用户的行为特征，根据用户的行为特征分析所有辅助数据源的喜好标签；将所有辅助数据源的喜好标签与目标数据源的喜好标签建立关联关系；通过辅助数据源的喜好标签获取目标数据源的喜好标签；根据目标数据源的喜好标签生成推荐结果，通过多个数据源对用户的喜好进行预测，有效地提高预测的准确率，避免了由于数据稀疏而导致在预测用户喜好出现偏差，多个数据源的数据对新加入的用户和新加入的商品进行推荐，有效地解决现有的协同过滤推荐系统存在推荐结果不准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 喜好 数据源 目标数据源 辅助数据 协同过滤 有效标签 终端设备 标签 有效地 预测 预处理 数据挖掘技术 行为特征分析 标签获取 标签建立 标签生成 关联关系 数据稀疏 推荐系统 行为特征 用户喜好 准确率 筛选 | ||
【主权项】：
1.一种协同过滤推荐方法，其特征在于，所述方法包括：对至少一个数据源进行预处理，筛选出所述至少一个数据源的有效标签，所述至少一个数据源包括辅助数据源；根据所有数据源的有效标签获取用户的行为特征，根据所述用户的行为特征分析所有辅助数据源的喜好标签；将所述所有辅助数据源的喜好标签与目标数据源的喜好标签建立关联关系；根据所述关联关系，通过辅助数据源的喜好标签获取目标数据源的喜好标签；根据所述目标数据源的喜好标签生成推荐结果。
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