[发明专利]一种基于集成学习的个性化位置推荐方法有效
| 申请号： | 202010257793.0 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN111475744B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 朱俊;韩立新;勾智楠;杨忆;袁晓峰;李树;李景仙 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学紫金学院 |
| 主分类号： | G06F16/9537 | 分类号： | G06F16/9537;G06Q50/00;G06N20/20 |
| 代理公司： | 南京锐恒专利代理事务所(普通合伙) 32506 | 代理人： | 刘佳伟 |
| 地址： | 210046 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成学习的个性化位置推荐方法，该方法包括：第一步、将签到数据集转换成评分矩阵；第二步、选择若干个推荐子算法，将活跃用户访问过的地址划分为训练子数据集和评估子数据集。利用训练子数据集，各子算法为评估数据集中的地址和未访问过的地址计算预评分；第三步、利用评估数据集，计算各子模型的推荐精度F1，生成精度权重值集合；第四步、选择信息增益IG为稳定性指标，评估各子模型的稳定性，计算稳定性权重值集合；第五步、为活跃用户计算最终的总加权系数。集成模型将各子算法对未访问地址的预评分按总加权系数融合，生成最终预测评分；第六步、评估本发明提出的方法与集成前各子算法的综合性能，评价本发明的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 个性化 位置 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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