[发明专利]融合隐式反馈和用户社会地位的个性化推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201811395351.1 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109635206B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 汤庸;王柳;汤非易;杨佐希;贺毅;李英;毛承洁 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉 |
| 地址： | 510631 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了融合隐式反馈和用户社会地位的个性化推荐方法及系统，方法包括：根据隐式反馈信息，确定用户项目交互矩阵；根据用户项目交互矩阵，结合隐式反馈信息和社交网络信息计算用户在各个领域的社会地位值；根据社交网络信息计算用户之间的信任度；根据社会地位值和信任度进行矩阵分解，得到用户特征矩阵和项目特征矩阵；根据用户特征矩阵和项目特征矩阵，构建伪评分矩阵；通过伪评分矩阵进行用户推荐。本发明结合了隐式反馈数据和用户的社会地位值来进行矩阵构建，提高了矩阵评分的准确性，进而提高了推荐可信度和推荐质量；另外，本发明还结合用户之间的信任度来优化推荐过程，进一步提高了推荐结果的可靠性，可广泛应用于计算机技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 反馈 用户 社会地位 个性化 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.融合隐式反馈和用户社会地位的个性化推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：根据隐式反馈信息，确定用户项目交互矩阵；根据用户项目交互矩阵，结合隐式反馈信息和社交网络信息计算用户在各个领域的社会地位值；根据社交网络信息计算用户之间的信任度；根据社会地位值和信任度进行矩阵分解，得到用户特征矩阵和项目特征矩阵；根据用户特征矩阵和项目特征矩阵，构建伪评分矩阵；通过伪评分矩阵进行用户推荐。
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