[发明专利]一种基于神经网络的K近邻矩阵分解推荐方法在审
| 申请号： | 202110176380.4 | 申请日： | 2021-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN112749345A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 项金;高俊波 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/906;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 张静洁;曹媛 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的K近邻矩阵分解推荐方法，该方法包括：从网站中获取数据集，选取数据集中的若干个用户以及若干个项目，根据若干个用户和若干个项目组成初始矩阵；使用RBF神经网络对初始矩阵的部分空缺值进行预测填充，以降低初始矩阵的稀疏度；对于目标用户使用KNN算法计算在S2步骤中得出的初始矩阵中找到K个最近邻居用户，同理对于目标项目也找到K个最近邻居项目，根据该K个最近邻居用户和K个最近邻居项目构建评分矩阵；对评分矩阵进行矩阵分解，U矩阵代表目标用户的特征，V矩阵代表目标项目的特征，提取新的隐含特征，增加分解的可解释性；将评分矩阵的行列式乘上1/k作为评分标准，给定推荐阈值，判定是否给予推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 近邻 矩阵 分解 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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