[发明专利]基于最大化接受者操作特征曲线下方面积的推荐方法有效
| 申请号： | 201711012863.0 | 申请日： | 2017-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN107909498B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 朱顺痣;李建敏;钟瑛 | 申请（专利权）人： | 厦门理工学院 |
| 主分类号： | G06Q50/00 | 分类号： | G06Q50/00;G06F16/9537 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 连耀忠;林燕玲 |
| 地址： | 361000 福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 基于最大化接受者操作特征曲线下方面积的推荐方法，包括如下步骤：1)构建用户的兴趣地点对集合和签到矩阵；2)构建最大化接受者操作特征曲线下方面积的目标方程；3)对目标方程进行优化，再采用随机梯度下降的方法进行求解，迭代结束后，得到最终的用户隐矩阵和兴趣地点隐矩阵；4)计算集合中的所有兴趣点对的距离，根据该距离计算邻接矩阵N；5)计算地理上下文的排序矩阵；6)根据用户隐矩阵和兴趣地点隐矩阵得到预测的排序矩阵，将其与地理上下文排序矩阵分别进行加权后相加得到最后的推荐结果。本发明的方法可以很好的应对数据稀疏问题、计算量少，具有很好的扩展性、能达到最高水平的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最大化 接受者 操作 特征 曲线 下方 面积 推荐 方法 | ||
【主权项】：
基于最大化接受者操作特征曲线下方面积的推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：1)通过用户签到数据构建用户的兴趣地点对集合和签到矩阵，该集合中包括该用户所有访问过和未访问的兴趣地点对；2)根据集合构建最大化接受者操作特征曲线下方面积的目标方程；3)对目标方程进行优化，再采用随机梯度下降的方法进行求解，迭代结束后，得到最终的用户隐矩阵和兴趣地点隐矩阵；4)计算集合中的所有兴趣点对的距离，根据该距离计算邻接矩阵N；5)对于每个用户的每个兴趣地点，根据步骤3)得到的用户隐矩阵P和兴趣地点隐矩阵Q，并结合邻接矩阵和签到矩阵计算地理上下文的排序矩阵；6)根据用户隐矩阵和兴趣地点隐矩阵得到预测的排序矩阵，将其与地理上下文排序矩阵分别进行加权后相加得到最后的推荐结果。
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