[发明专利]基于BP神经网络评分预测误差的近邻用户选择方法有效
| 申请号： | 201810842917.4 | 申请日： | 2018-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN109345274B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 王一歌;温锦雄;韦岗 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于BP神经网络评分预测误差的近邻用户选择方法，具体步骤如下：确定需要引入的k种物品属性特征，初始化每个物品的属性特征向量；利用BP神经网络为每个用户构建关于物品属性特征向量的评分预测模型；为每个用户筛选近邻用户：利用每个候选近邻用户的评分预测模型对当前用户的历史评价物品进行评分预测，统计每个候选近邻用户对目标用户的历史评价物品的整体预测误差E |
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| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 评分 预测 误差 近邻 用户 选择 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络评分预测误差的近邻用户选择方法，其特征在于，包括如下步骤：S1将数据集按比例分为训练数据集和测试数据集，其中训练数据集用于作为已知信息用于评分预测模型的训练；S2确定BP神经网络结构，确定各层神经元的个数；S3确定BP神经网络各层神经元的激活函数；S4为每个用户训练BP神经网络；S5为每个用户筛选近邻用户集合。
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