[发明专利]一种基于弱连接的惊喜度推荐方法在审
| 申请号： | 201910139528.X | 申请日： | 2019-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN109886788A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 姜文君;李雪琪;任德盛;王国军 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 深圳市兴科达知识产权代理有限公司 44260 | 代理人： | 王翀;阳江军 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于弱连接的惊喜度推荐方法，包括如下步骤：步骤一、构建用户‑产品网络图；步骤二、确定用户‑产品、产品‑产品和用户‑用户的关联系数；步骤三、计算用户、产品的弹性系数；步骤四、基于用户‑产品网络图和弹性系数生成推荐模型，并完成参数训练。本发明的有益效果：既获取了用户与产品之间的关联性又能避免推荐的重复性；弹性满足了用户对惊喜度需求程度不同的现状，并且针对不同用户，惊喜度和推荐有效性能够达到动态平衡的效果；综上，本专利在推荐方面能够达以适宜惊喜度推荐来满足用户不同需求的效果，能够缓解产品的长尾效应、有助于拓展用户视野。 | ||
| 搜索关键词： | 网络图 弹性系数 弱连接 参数训练 长尾效应 关联系数 用户视野 动态平衡 关联性 构建 缓解 拓展 | ||
【主权项】：
1.一种基于弱连接的惊喜度推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、构建用户‑产品网络图，通过用户‑产品交互的历史数据和产品属性数据，构造加权有向的用户‑产品网络图，权值代表用户之间的相似程度、产品之间的相似程度、用户‑产品的关联程度；步骤二、确定用户‑产品、产品‑产品和用户‑用户的关联系数，在步骤一实现的用户‑产品网络图中，采用JohnsonMax算法更新权值，最终使用关联系数表示权值；步骤三、计算用户、产品的弹性系数，通过用户相关产品的多样性和产品相关用户的多样性来确定所述弹性系数；步骤四、基于用户‑产品网络图和弹性系数生成推荐模型，并完成参数训练。
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