[发明专利]一种商品的推荐方法及装置在审
| 申请号： | 201511005846.5 | 申请日： | 2015-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN105653657A | 公开（公告）日： | 2016-06-08 |
| 发明（设计）人： | 谢冰 | 申请（专利权）人： | TCL集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 张全文 |
| 地址： | 516006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于大数据处理技术领域，提供了一种商品的推荐方法及装置，所述推荐方法包括：获取评分矩阵，所述评分矩阵包括多个用户对多个商品的实际评分，并在所述评分矩阵的空缺位置上填补随机数；针对每一个用户，根据所述评分矩阵和所述用户对应的隐式反馈数据，通过SVD++算法进行多次迭代求解，得到所述用户对应的评分向量，所述评分向量中包括所述用户对每一个商品的预测评分；在向用户推荐商品时，根据所述用户对应的评分向量，选取预测评分最大的商品推荐给所述用户。本发明通过加入商品的隐式反馈数据，有效地提高了商品的推荐效果，并优化了推荐算法的迭代求解效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 商品 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种商品的推荐方法，其特征在于，所述推荐方法包括：获取评分矩阵，所述评分矩阵包括多个用户对多个商品的实际评分，并在所述评分矩阵的空缺位置上填补随机数；针对每一个用户，根据所述评分矩阵和所述用户对应的隐式反馈数据，通过SVD++算法进行多次迭代求解，得到所述用户对应的评分向量，所述评分向量中包括所述用户对每一个商品的预测评分；在向用户推荐商品时，根据所述用户对应的评分向量，选取预测评分最大的商品推荐给所述用户。
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