[发明专利]一种基于偏好时态相关的最优选择方法在审
| 申请号： | 201910498501.X | 申请日： | 2019-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN110209947A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 莫毓昌 | 申请（专利权）人： | 莫毓昌 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/735 |
| 代理公司： | 泉州市众创致远专利代理事务所(特殊普通合伙) 35241 | 代理人： | 梁晓军 |
| 地址： | 362000 福建*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于偏好时态相关的最优选择方法，涉及数据处理技术领域。该基于偏好时态相关的最优选择方法，其特征在于：包括如下步骤：提出平滑策略计算对象的偏好变化率；建立联合目标函数；采用高效的基于梯度的交替优化算法。该基于偏好时态相关的最优选择方法，采用新型的偏好时态相关模型确定用户最近和过去的偏好之间的相关性，从而产生准确的推荐，进行偏好时态相关分析，建立联合目标函数计算用户在最新偏好和过去所有偏好之间的相关性，最后采用一种高效的基于梯度的交替优化算法求解联合问题，很好的解决了现有基于矩阵或张量因式分解方法存在较大局限性的问题，同时可以很好的满足使用者的使用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 偏好 时态 最优选择 优化算法 目标函数计算 数据处理技术 矩阵 计算对象 模型确定 目标函数 平滑策略 因式分解 变化率 过去的 联合 求解 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于偏好时态相关的最优选择方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、提出平滑策略计算对象的偏好变化率；S2、建立联合目标函数；S3、采用高效的基于梯度的交替优化算法；S4、通过相关数据集对推荐方法进行验证，得到基于偏好时态相关的最优选择方法对于具有稳定偏好的用户和倾向于经常改变其偏好的动态用户而言，都能够实现的高精度最优选择。
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