[发明专利]一种融合多特征的矩阵分解兴趣点推荐方法及其实现系统有效
| 申请号： | 201911137480.5 | 申请日： | 2019-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN111061961B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 钱忠胜;谢晓欣 | 申请（专利权）人： | 江西财经大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/906;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/084;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 深圳市华腾知识产权代理有限公司 44370 | 代理人： | 彭年才 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合多特征的矩阵分解兴趣点推荐方法及其实现系统。首先，根据社交关系中好友与非好友对用户决策的影响，结合用户评分利用自适应带宽核密度方法，计算用户签到的个性化分布，并得出兴趣点间的相关性。然后，由于Bi‑LSTM输出的序列具有词语语义和词序列前后间语法等隐藏信息的特征，而CNN擅长从一系列特征中捕捉显著特征，故而将Bi‑LSTM和CNN叠加组成新的深层神经网络，从而学习用户和兴趣点的潜在特征。最后，通过概率矩阵方法将社交、地理位置、分类偏好以及潜在特征相融合，预测用户的个性化偏好，从而达到个性化推荐的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 特征 矩阵 分解 兴趣 推荐 方法 及其 实现 系统 | ||
【主权项】：
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