[发明专利]一种推荐方法和设备有效
| 申请号： | 201380001312.8 | 申请日： | 2013-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN104854580B | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 张洪波;格卢霍夫瓦列里 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 | 代理人： | 申健 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种推荐方法和设备，通过并行计算提高了海量数据环境下推荐系统的推荐效率，并且通过考虑用户隐式反馈提高了推荐系统的推荐效果，其中推荐方法包括：将评分数据集中的评分数据分别放置到至少一个数据层；依据预设的推荐系统模型以及数据层中的评分数据，并行计算数据层中推荐系统模型的参数，并将每一层数据层的参数作为对应的下一层数据层的初值，直至获取推荐系统模型的最优参数；根据最优参数与推荐系统模型获取每个用户对每个产品的评分预测值，并根据评分预测值向用户推荐产品。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 推荐 方法 设备 | ||
【主权项】：
1.一种推荐方法，其特征在于，包括：将评分数据集中的评分数据分别放置到至少两个数据层，其中，所述评分数据与用户以及产品分别一一对应，且每一个所述数据层中的任意两个所述评分数据对应的用户以及产品均不相同；依据预设的推荐系统模型以及所述数据层中的评分数据，并行计算所述数据层中推荐系统模型的参数，并将每一层数据层的参数作为对应的下一层数据层的初值，直至获取所述推荐系统模型的最优参数；其中，所述推荐系统模型为根据所述评分数据集中的评分数据的平均分和所述推荐系统模型的参数获取每个用户对每个产品的评分预测值的模型；根据所述最优参数与所述推荐系统模型获取每个用户对每个产品的评分预测值，并根据所述评分预测值向所述用户推荐产品。
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