[发明专利]对象偏好预测的方法、装置和计算机可读介质有效
| 申请号： | 201811653933.5 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109726331B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 刘天乔;刘子韬;杨松帆;黄琰;张邦鑫 | 申请（专利权）人： | 北京世纪好未来教育科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 王茂华 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开的实施例涉及对象偏好预测的方法、装置和计算机可读介质。该方法包括：获取评价信息，评价信息指示用户集中部分用户针对对象集中部分对象的偏好值；获取用户集和对象集中至少一个的辅助信息，辅助信息指示用户集中的相应用户和对象集中的相应对象中的至少一个的属性；基于评价信息和辅助信息，利用矩阵分解模型确定用户特征表示和对象特征表示；以及基于用户特征表示和对象特征表示，确定用户集中的目标用户针对对象集的目标对象的偏好预测值，目标用户对目标对象的偏好值未由评价信息指示。基于这样的方法，可以在推荐过程中考虑针对用户集和对象集中至少一项的辅助信息，从而实现更为精准的推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 对象 偏好 预测 方法 装置 计算机 可读 介质 | ||
【主权项】：
1.一种对象偏好预测的方法，包括：获取评价信息，所述评价信息指示用户集中部分用户针对对象集中部分对象的偏好值；获取所述用户集和所述对象集中至少一个的辅助信息，所述辅助信息指示所述用户集中的相应用户和所述对象集中的相应对象中的至少一个的属性；基于所述评价信息和所述辅助信息，利用矩阵分解模型确定用户特征表示和对象特征表示；以及基于所述用户特征表示和所述对象特征表示，确定所述用户集中的目标用户针对所述对象集的目标对象的偏好预测值，所述目标用户对所述目标对象的偏好值未由所述评价信息指示。
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