[发明专利]一种基于用户偏好的矩阵分解推荐方法有效
| 申请号： | 201810581293.5 | 申请日： | 2018-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN108960966B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 刘洪涛;毛欧阳;郭路路 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F17/16;G06F16/9536 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于用户偏好的矩阵分解推荐方法，包括步骤：S1，依据用户评分数据，构建用户‑项目评分矩阵和项目偏好程度向量；S2，依据用户评分数据和项目信息数据，构建项目类型矩阵和用户个性化矩阵；S3，利用用户评分矩阵、用户个性化矩阵和项目偏好程度向量，构建用户评分基准矩阵；S4，基于矩阵分解，对用户评分矩阵进行拆分，从而形成用户‑隐语义矩阵P、隐语义‑项目矩阵Q和用户偏好向量bu和项目偏好向量bi；S5，利用梯度下降法，优化用户‑隐语义矩阵P、隐语义‑项目矩阵Q和用户偏好向量bu和项目偏好向量bi；S6，利用矩阵P、Q和向量bu、bi获得预测评分矩阵，将预测评分高的项目推荐给目标用户。本发明提高预测评分精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 偏好 矩阵 分解 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于用户偏好的矩阵分解推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，依据用户评分数据，构建用户‑项目评分矩阵和项目偏好程度向量；S2，依据用户评分数据和项目信息数据，构建项目类型矩阵和用户个性化矩阵；S3，利用用户评分矩阵、用户个性化矩阵和项目偏好程度向量，构建用户评分基准矩阵；S4，基于矩阵分解，对用户评分矩阵进行拆分，从而形成用户‑隐语义矩阵P、隐语义‑项目矩阵Q和用户偏好向量bu和项目偏好向量bi；S5，利用梯度下降法，优化用户‑隐语义矩阵P、隐语义‑项目矩阵Q和用户偏好向量bu和项目偏好向量bi；S6，利用矩阵P、Q和向量bu、bi获得预测评分矩阵，将预测评分高的项目推荐给目标用户。
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