[发明专利]基于个性化召回算法LFM的图书推荐方法在审
| 申请号： | 202110338089.2 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN112989196A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 任清阳;张丽 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于个性化召回算法LFM的图书推荐方法，建立基于个性化召回算法LFM的图书推荐方法，LFM通过奇异值矩阵分解SVD处理评分矩阵，得到用户的潜在特征，以此评分缺失项目；引用强化学习方法以提升图书推荐的精确性和多样性，通过研究传统的LFM算法与深度学习中的梯度下降方法相结合，应用于最终设计的图书推荐模型上，在保证精准推荐结果的前提下，并引入了图书的负评分数据，以防止推荐结果的极端化，增加图书推荐的整体多样性。本方法利用深度强化学习方法，通过梯度下降方法得到基础公式，在公式的改进上加上损失函数和正则化项，从而不需要人工干预的得出比较合理的user向量和item向量，这样给每个用户推荐的图书结果更加精确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 个性化 召回 算法 lfm 图书 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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