[发明专利]基于协同过滤的社交网络推荐装置及方法有效

专利信息
申请号: 201710106305.4 申请日: 2017-02-27
公开(公告)号: CN106709076B 公开(公告)日: 2023-09-29
发明(设计)人: 周智恒;劳志辉;俞政;黄俊楚;代雨琨;李立军 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535;G06F16/9537;G06F16/906;G06Q50/00
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 罗观祥
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于协同过滤的社交网络推荐装置及方法,该推荐装置通过对社交网络中的用户行为数据和个人属性进行特征归类,根据用户的历史数据,不断学习用户的交友偏好,个性化的推荐不同的好友。相较于传统的基于人口统计学和基于内容的推荐装置相比,该推荐装置强调了用户之间的差异性,可针对用户的历史数据不断学习并革新推荐引擎,具有更强的鲁棒性。并且,利用协同过滤思想,更符合用户在真实社交场景中的交友情景,推荐的结果也会趋向于精确化。
搜索关键词: 基于 协同 过滤 社交 网络 推荐 装置 方法
【主权项】:
一种基于协同过滤的社交网络推荐装置,其特征在于,所述推荐装置包括依次连接的启动模块、过滤模块、推荐模块和排序模块,其中,所述启动模块用于对推荐社交网络用户的行为数据和个人属性进行初始化定义,将用户的行为分类并设置初始搜索引擎的条件,向推荐引擎发起推荐请求,并将初始化的数据集发送给推荐引擎;所述过滤模块通过社交网络中设置的基础搜索条件,由基础搜索引擎过滤掉不符合要求的用户,形成可推荐候选集A;所述推荐模块将可推荐候选集A根据用户历史行为和数据进行筛选,得出基本的用户感兴趣集,并基于用户的协同过滤思想,得到各个用户的可推荐结果集B;所述排序模块根据可推荐结果集B,对社交网络用户的行为数据和个人属性进行划分,将社交网络用户感兴趣集进行排序,得到初步推荐列表C。
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