[发明专利]基于多维云和用户动态兴趣的神经网络推荐方法有效
| 申请号： | 201810194417.4 | 申请日： | 2018-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN108491477B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 唐宏;雷曼;牟泓彦;龚琴;王欣欣 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及信息检索和数据挖掘领域，特别涉及一种基于多维云和用户动态兴趣的神经网络推荐方法，包括：获取用户对项目的评分及用户评分时间并进行预处理；使用预处理后的数据构建基于用户的多维云模型和基于项目的多维云模型，得到基于用户的预测评分和基于项目的预测评分；将基于用户的预测评分和基于项目的预测评分作为训练好的神经网络评分预测模型的输入数据，得到最终预测评分；本发明不仅有效利用用户数据，还改善了个性化推荐方法在数据稀疏场景下存在的弊端。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多维 云和 用户 动态 兴趣 神经网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.基于多维云和用户动态兴趣的神经网络推荐方法，其特征在于，包括：S1、获取用户对项目的评分及用户评分时间并进行预处理；S2、使用预处理后的数据构建基于用户的多维云模型和基于项目的多维云模型，得到基于用户的预测评分和基于项目的预测评分；S3、将基于用户的预测评分和基于项目的预测评分作为训练好的神经网络评分预测模型的输入数据，得到最终预测评分。
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