[发明专利]基于反向最远邻（RFN）的商品推荐方法在审
| 申请号： | 202010394944.7 | 申请日： | 2020-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN111582990A | 公开（公告）日： | 2020-08-25 |
| 发明（设计）人： | 王凯;李博涵;万朔;张安曼 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 211106 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于反向最远邻(RFN)查询的商品推荐方法，属于推荐系统领域。本发明方法通过充分分析用户与物品的特性，从而从大数据时代下的多样化商品信息中筛选出符合用户需求的产品，并进行有针对性的推荐。但是目前现存的推荐方法主要进行top‑n流行商品的推荐，然而从商家的角度分析，他们更希望的是在流行物品普及的情况下，将较有价值的商品进行更深层次的挖掘，从而推销给用户，扩大销售利润。因而本发明的出发点是挖掘小众商品中的大众商品，将空间查询策略融入到推荐领域中，同时对传统的协同过滤方法进行改进，提出了基于新标准的专家用户机制。根据商品分布的特点，利用幂律模型对海量信息进行筛选，优化了系统的执行效率，使小众商品更多的展现在大众的视野当中。本发明的推荐算法效率较高，适用于解决部分长尾问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 反向 最远 rfn 商品 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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