[发明专利]一种基于自编码机和聚类的混合推荐方法有效
| 申请号： | 201810135027.X | 申请日： | 2018-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN108491431B | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 朱全银;赵阳;胡荣林;李翔;严云洋;冯万利;周泓;王啸;瞿学新;潘舒新 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06F16/335 | 分类号： | G06F16/335;G06F16/9032;G06F16/906;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 梁耀文 |
| 地址： | 223003 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 发明公开了一种基于自编码机和聚类的混合推荐方法，本发明将用户评分数据和用户人口统计学数据结合，经过归一化处理，再利用自编码机提取用户特征数据，接着使用K‑means++聚类方法对用户聚类，当用户有推荐需求时，将待推荐用户的评分数据和人口统计学数据结合，归一化处理后再利用自编码机提取待推荐用户特征，再使用K‑means++聚类方法对待推荐用户分类，最后使用最适合该类别的推荐方法对用户进行推荐。本发明弥补了现有推荐方法在稀疏矩阵上表现不佳的状况，有效的提高了推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 编码 混合 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于自编码机和聚类的混合推荐方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)将用户评分矩阵和用户人口统计学特征结合；(2)使用自编码机学习用户特征，并使用得到的用户特征对用户聚类；(3)使用MAE计算最适合每个类别用户的推荐方法，并组合推荐方法得到混合推荐模型；(4)计算目标用户类别，并使用混合推荐模型得到推荐结果。
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