[发明专利]基于用户画像聚类的协同过滤推荐方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 202011114490.X | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112307332B | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 尚天淇;彭德中 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆智慧之源知识产权代理事务所(普通合伙) 50234 | 代理人： | 高彬 |
| 地址： | 610044 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于用户画像聚类的协同过滤推荐方法、系统及存储介质，通过获取用户数据，包括属性数据和行为数据；对用户数据进行表征，形成用户表征信息；对用户表征信息进行降维压缩，形成低维用户画像；采用聚类方法对低维用户画像进行聚类，形成用户兴趣簇；对目标用户，在其所在的兴趣簇内采用基于用户的协同过滤方法对其进行推荐。考虑了用户行为随时间信息的变化，对用户的固有属性信息、用户过往行为和用户短期行为进行了自适应融合，并将用户按照低维用户画像进行聚类，根据聚类后的类别对用户进行基于用户的协同过滤推荐，能够兼顾效率和精度，降低了计算复杂度，保证了更高的推荐速度和准确率，实现了应对用户行为变化的自适应推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 用户 画像 协同 过滤 推荐 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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