[发明专利]一种基于数据非随机缺失机制的推荐系统方法有效
| 申请号： | 201810070082.5 | 申请日： | 2018-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN108287902B | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 林琛;黄洁;刘杜钢 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/02;G06Q30/06;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于数据非随机缺失机制的推荐系统方法，涉及互联网技术。获取用户历史行为记录；对得到的用户历史行为数据进行预处理；对预处理后的数据划分为训练集和测试集，进行模型训练；在模型训练结果中获取用户和商品相关参数；根据用户和商品相关参数预测用户对于未评分商品的偏好，并进行推荐。一方面克服了传统推荐方法中存在的随机缺失机制不能正确体现评分的缺失行为的缺点，另一方面通过沉默的螺旋理论，更加准确的给出用户在对商品进行评分行为的机制，增强模型的可解释性，提高预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 随机 缺失 机制 推荐 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据非随机缺失机制的推荐系统方法，其特征在于包括以下步骤：1)获取用户历史行为记录；2)对得到的用户历史行为数据进行预处理；3)对预处理后的数据划分为训练集和测试集，进行模型训练；4)在模型训练结果中获取用户和商品相关参数；5)根据用户和商品相关参数预测用户对于未评分商品的偏好，并进行推荐。
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