[发明专利]基于用户认知度变化的协同推荐方法在审
| 申请号： | 201610656547.6 | 申请日： | 2016-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN106294758A | 公开（公告）日： | 2017-01-04 |
| 发明（设计）人： | 陈洁敏;汤庸;李建国;李丁丁 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司44102 | 代理人： | 林瑞云,彭东梅 |
| 地址： | 510631 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于用户认知度变化的协同推荐方法，首先利用RMF模型将用户‑项目评分矩阵分解成为用户特征矩阵和项目特征矩阵，并引入一个基于心理学记忆遗忘曲线的时间衰减函数，对用户不同时间给出的评分给予不同程度的衰减；其次，考虑四个方面对用户认知度的影响，包括用户历史行为、用户年龄、职业和性别的影响作用，利用因子模型将这四种影响认知度的因素建模到RMF模型中，以改进传统方法的不足。基于用户认知度变化的协同推荐方法(CogTime_RMF)能够从年龄、工作、性别和历史行为等多方面因素构建用户的认知度变化，并融入到推荐方案中，能提高推荐的准确率并缓解用户“冷启动”问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 用户 认知 变化 协同 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于用户认知度变化的协同推荐方法，其特征在于，首先利用RMF模型将用户‑项目评分矩阵分解成为用户特征矩阵和项目特征矩阵，并引入一个基于心理学记忆遗忘曲线的时间衰减函数，对用户不同时间给出的评分给予不同程度的衰减；其次，考虑四个方面对用户认知度的影响，包括用户历史行为、用户年龄、职业和性别的影响作用，利用因子模型将这四种影响认知度的因子建模到RMF模型中，以改进传统方法的不足。
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