[发明专利]一种基于推荐系统的推荐模型生成方法及相关装置在审
| 申请号： | 201711007965.3 | 申请日： | 2017-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN107609201A | 公开（公告）日： | 2018-01-19 |
| 发明（设计）人： | 杨海龙;李松林;李卫军 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于推荐系统的推荐模型生成方法，包括将GLSLIM模型根据数据集进行准确率调参处理得到第一推荐模型，进行推荐结果计算得到第一结果目标函数；将PLSA模型根据数据集进行召回率调参处理得到第二推荐模型，进行推荐结果计算得到第二结果目标函数；将第一结果目标函数与第二结果目标函数进行融合处理得到融合目标函数。通过将GLSLIM模型和PLSA模型进行调整参数达到最优的模型状态，再将这两个模型通过目标函数进行融合得到目标函数，解决了GLSLIM模型的召回率较低的问题，使推荐结果能满足不同用户的个性化需求。本申请还公开了一种基于推荐系统的推荐模型生成装置、计算机可读存储介质及计算机终端，具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 推荐 系统 模型 生成 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
一种基于推荐系统的推荐模型生成方法，其特征在于，包括：将GLSLIM模型根据数据集进行准确率调参处理得到第一推荐模型，进行推荐结果计算得到第一结果目标函数；将PLSA模型根据所述数据集进行召回率调参处理得到第二推荐模型，进行推荐结果计算得到第二结果目标函数；将所述第一结果目标函数与所述第二结果目标函数进行融合处理得到融合目标函数，根据所述数据集进行平衡调参处理得到推荐模型。
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