[发明专利]一种融合用户弱痕迹行为偏好的互相关协同过滤方法有效
| 申请号： | 202010932739.1 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN112069419B | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 何中杰;陈永森;陆玲霞;朱晨瑞 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合用户弱痕迹行为偏好的互相关协同过滤方法。本发明通过采集点击、物品被浏览时间等弱痕迹行为，构建用户的评分矩阵和弱痕迹行为矩阵，并将用户的算术评分均值赋值表示用户的弱痕迹行为偏好，得到融合用户弱痕迹行为偏好的评分增强矩阵，更准确地描述用户行为偏好和物品之间的相关性；进而提出一种改进的互相关系数计算方法，融合热门惩罚系数构建“用户‑用户”偏好相似度矩阵，预测用户对物品的偏好相似度，优化相似偏好物品的推荐排序。本发明改善了传统协同过滤方法中的数据稀疏问题，降低了用户评分尺度不一、热门因素造成非偏好行为等因素对用户偏好相似度计算的影响，从而有效提高相似偏好推荐结果及排序的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 用户 痕迹 行为 偏好 互相 协同 过滤 方法 | ||
【主权项】：
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