[发明专利]一种推荐信息生成方法和系统有效
| 申请号： | 201910197097.2 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN110020918B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 史玉回;黄骏;张大步 | 申请（专利权）人： | 南方科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 唐致明;洪铭福 |
| 地址： | 518055 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种推荐信息生成方法和系统，方法包括：获取原始交易数据，原始交易数据包括用户信息和交易记录，根据预设的标签赋予规则处理用户信息和交易记录以获取用户向量和交易向量；基于叉积模处理用户向量和交易向量以获取用户商品间相似度并赋予对应的评分；根据评分进行用户与商品关联性的排序以获取Top‑K列表，根据Top‑K列表输出推荐信息。系统用于执行方法。本发明通过解析原始交易数据以获取用户信息和交易记录，根据标签赋予规则处理以关系的矩阵，基于叉积模处理矩阵以获取相似度和评分，根据评分进行推荐信息的生成，相对于传统的向量点积或距离方式提高对大量数据的处理效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 推荐 信息 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种推荐信息生成方法，其特征在于，包括步骤：获取原始交易数据，所述原始交易数据包括用户信息和交易记录，根据预设的标签赋予规则处理所述用户信息和交易记录以获取用户向量和交易向量；基于叉积模处理所述用户向量和所述交易向量以获取用户商品间相似度并赋予对应的评分；根据评分进行用户与商品关联性的排序以获取Top‑K列表，根据Top‑K列表输出推荐信息。
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