[发明专利]一种基于分类的社会化推荐方法在审
| 申请号： | 201410313139.1 | 申请日： | 2014-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN104199818A | 公开（公告）日： | 2014-12-10 |
| 发明（设计）人： | 吴松;金海;石宣化;朱洪青 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 梁鹏 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分类的社会化推荐方法，包括：构造用户对分类的评分矩阵：根据用户对项目的评分数据和项目的分类信息，构造初始用户分类矩阵；对初始用户分类矩阵做归一化处理，并使用矩阵分解方法重构用户分类矩阵；由用户的好友信息构造用户好友之间的信任度；根据用户分类矩阵中用户对项目所属分类的评分、使用社会化模型预测得到的用户对项目的评分以及用户好友之间的信任度，使用随机梯度下降法学习得到模型的参数，从而预测用户对项目的最终评分。本发明首次将项目分类信息引入社会化推荐方法中，能够在原有协同过滤推荐的基础上，整合用户的社会化信息和项目的分类信息，提高推荐精确度，解决推荐系统中面临的数据稀疏问题和冷启动问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 社会化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于分类的社会化推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： (1)根据用户对项目的评分数据和项目的分类信息，构造初始用户分类矩阵； (2)对初始用户分类矩阵做归一化处理，并使用矩阵分解方法重构用户分类矩阵； (3)由用户的好友信息构造用户好友之间的信任度； (4)根据用户分类矩阵中用户对项目所属分类的评分、使用社会化模型预测得到的用户对项目的评分以及用户好友之间的信任度，使用随机梯度下降法学习得到模型的参数，从而预测用户对项目的最终评分。
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