[发明专利]一种基于AUC优化的有向图推荐方法在审
| 申请号： | 201810294394.4 | 申请日： | 2018-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN108681913A | 公开（公告）日： | 2018-10-19 |
| 发明（设计）人： | 陈伯伦;花勇;袁燕;李芬芬;张永军;于永涛 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q10/04;G06Q30/06;G06Q50/00 |
| 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AUC优化的有向图推荐方法，适于推荐方法的分析领域，其具体步骤为：首先将用户的评分矩阵设定成待优化的目标函数；然后将目标函数转化成近似的凸优化函数；再使用梯度下降法进行函数优化；再根据函数优化后重新得到的权重矩阵，计算用户的兴趣度矩阵；最后对预测到的用户评分最高的top‑N个项目用于推荐。本发明具有节约时间且更加精确实时的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 函数优化 目标函数 有向图 优化 矩阵 评分矩阵 权重矩阵 优化函数 下降法 兴趣度 再使用 近似 节约 预测 转化 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于AUC优化的有向图推荐方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)将用户的评分矩阵设定成待优化的目标函数；(2)将目标函数转化成近似的凸优化函数；(3)使用梯度下降法进行函数优化；(4)根据函数优化后重新得到的权重矩阵，计算用户的兴趣度矩阵；(5)对用户评分最高的top‑N个项目用于推荐。
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