[发明专利]一种推荐方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201710372766.6 | 申请日： | 2017-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN107273438B | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 傅向华;余冲;李坚强 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/958;G06Q30/02;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 深圳青年人专利商标代理有限公司 44350 | 代理人： | 吴桂华 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用计算机技术领域，提供了一种推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取用户的历史评分数据、待评分物品以及待评分物品的文本内容，根据用户的历史评分数据、待评分物品以及待评分物品的文本内容，对预设的栈式降噪自编码器和预设的概率矩阵分解模型进行训练，得到用户特征矩阵、物品特征矩阵以及对应的物品隐藏特征和用户隐藏特征，根据用户特征矩阵、物品特征矩阵以及对应的物品隐藏特征和用户隐藏特征，计算用户对待评分物品的预测评分，根据预测评分生成推荐列表，并向用户输出推荐列表，从而在向用户推荐物品时结合物品特征和用户特征，有效地提高了推荐的准确率，进而提高了物品的推荐效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 推荐 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
一种推荐方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：获取用户的历史评分数据、待评分物品以及待评分物品的文本内容，所述历史评分数据包括已评分物品的文本内容；根据所述用户的历史评分数据、待评分物品以及待评分物品的文本内容，对预设的栈式降噪自编码器和预设的概率矩阵分解模型进行训练，得到用户特征矩阵、物品特征矩阵以及对应的物品隐藏特征和用户隐藏特征；根据所述用户特征矩阵、所述物品特征矩阵以及所述对应的物品隐藏特征和用户隐藏特征，计算所述用户对待评分物品的预测评分；根据所述预测评分生成推荐列表，并向所述用户输出所述推荐列表。
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