[发明专利]一种基于选择概率模型自适应邻域的产品推荐方法有效
| 申请号： | 202010147403.4 | 申请日： | 2020-03-05 |
| 公开（公告）号： | CN111553757B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 孙知信;陈艺婷;孙哲;赵学键;宫婧;陈松乐;洪汉舒 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于选择概率模型自适应邻域的产品推荐方法，通过该方法，能够针对分析在电商环境中，在用户行为不断变化的情况下为用户准确推荐商品，解决商品由于季节性因素等，受欢迎程度不断变化导致用户倾斜度不断变化，从而导致其对不同产品的兴趣度发生变化，相似购物群体也会发生改变需要重新定位，并推荐合适的商品。该方法是通过对用户交互行为中的用户点击频度和最近一次购买时间（近度）作为初始数据，根据二项分布建立选择概率模型计算用户兴趣度，优化初始矩阵并预测兴趣度，同时由用户偏差和商品偏差计算偏移函数，采用随机梯度下降法引入与用户特征向量和其邻居特征向量之间的差异有关的正则化项进行自适应更新。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 选择 概率 模型 自适应 邻域 产品 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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