[发明专利]一种基于矩阵分解的事后可解释性推荐方法及装置有效
| 申请号： | 202010034176.4 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111259238B | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 梁吉业;李琳;王智强;梁建青 | 申请（专利权）人： | 山西大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F17/16 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 郑晋周 |
| 地址： | 030006 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于矩阵分解的事后可解释性推荐方法及装置，该方法包括以下步骤：采集用户对物品的评分和评论；根据评分训练矩阵分解“黑箱”模型，得到“黑箱”模型的预测结果；根据评论抽取用户的特征偏好和物品的特征质量，以获取用户特征偏好矩阵、物品特征质量矩阵和物品特征关注度矩阵；通过获取的矩阵构建可解释性模型；根据“黑箱”模型的预测结果训练可解释性模型，得到可解释性模型的个性化参数和预测评分；根据预测评分的大小给用户推荐结果，并根据个性化参数得出的用户特征偏好值、物品特征质量值和物品特征关注度值的大小按解释模板给推荐结果做出解释。本发明可提高预测精度并解决推荐的可解释性差问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 矩阵 分解 事后 解释性 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
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