[发明专利]联合贝叶斯推理与加权拒绝采样的多任务推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201910485773.6 | 申请日： | 2019-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN110210944B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 杨振宇;张鸣鸽 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张庆骞 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了联合贝叶斯推理与加权拒绝采样的多任务推荐方法及系统。其中，多任务推荐方法包括：构建并行运行的嵌入潜在先验因子的贝叶斯模型以及嵌入平衡因子的采样模型；确定推荐商品的总数量以及嵌入潜在先验因子的贝叶斯模型和嵌入平衡因子的采样模型分别推荐商品的数量与推荐商品的总数量的占比；将从特定用户购物行为数据集中挖掘出的相应负序列模式输入至嵌入潜在先验因子的贝叶斯模型，按照概率大小顺序推荐相应数量的商品给特定用户；同时，利用嵌入平衡因子的采样模型对所有用户购物行为数据集进行采样，推荐相应数量的商品给特定用户。 | ||
| 搜索关键词： | 联合 贝叶斯 推理 加权 拒绝 采样 任务 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种联合贝叶斯推理与加权拒绝采样的多任务推荐方法，其特征在于，包括：构建并行运行的嵌入潜在先验因子的贝叶斯模型以及嵌入平衡因子的采样模型；其中，潜在先验因子为从特定用户购物行为数据集挖掘出的负序列模式中每个商品的条件概率，且为贝叶斯模型的条件约束；采样模型为以平衡因子的倒数为权值的加权接受‑拒绝采样模型；确定推荐商品的总数量以及嵌入潜在先验因子的贝叶斯模型和嵌入平衡因子的采样模型分别推荐商品的数量与推荐商品的总数量的占比；将从特定用户购物行为数据集中挖掘出的相应负序列模式输入至嵌入潜在先验因子的贝叶斯模型，按照概率大小顺序推荐相应数量的商品给特定用户；同时，利用嵌入平衡因子的采样模型对所有用户购物行为数据集进行采样，推荐相应数量的商品给特定用户。
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