[发明专利]一种基于概率矩阵分解的个性化推荐方法、设备、计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 202011464429.8 | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112632373A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 刘献忠;薛建宇 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/215;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海德禾翰通律师事务所 31319 | 代理人： | 夏思秋 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于概率矩阵分解的个性化推荐方法，包括：1.计算用户属性相似度；2.计算用户对标签的关注相似度和用户对标签的评分相似度，综合两种相似度产生用户的偏好相似度；3.用户属性相似度和用户偏好相似度按比例相加为1产生最终的用户综合相似度矩阵；4.初始化用户隐性特征矩阵和项目隐性特征矩阵为正态分布，将用户综合相似度矩阵融入到概率矩阵分解模型中；5.迭代计算出用户特征矩阵和项目特征矩阵，产生用户对项目的预测评分矩阵，采用Top‑K排序方法把评分最高的前K个项目作为最终的推荐结果推荐给用户。本发明的优势在于缓解推荐系统中的用户冷启动问题，提高推荐算法的准确度，增强算法的可扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 概率 矩阵 分解 个性化 推荐 方法 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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