[发明专利]一种利用用户倾向性学习解决社区项目推荐任务的方法有效
| 申请号： | 201810008053.6 | 申请日： | 2018-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN108228833B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 赵洲;孟令涛;沈锴;蔡登;何晓飞;庄越挺 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种利用用户倾向性学习解决社区项目推荐任务的方法。主要包括如下步骤：1)针对于社交网络中的项目，用户，生成项目的表达矩阵与拉普拉斯矩阵。利用每次收集的用户项目排名信息，迭代产生用户倾向性矩阵2)对于生成的用户倾向性矩阵与项目表达矩阵，产生对于用户的项目推荐。相比于一般的项目推荐解决方案，本发明使用了项目特征及用户之间的相互关系，同时迭代地使用多次用户对于项目的排序信息，则能够更准确地反映用户对于项目的排序特点，同时时间消耗低。本发明在社区项目推荐问题中所取得的效果相比于传统的方法更好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 用户 倾向性 学习 解决 社区 项目 推荐 任务 方法 | ||
【主权项】：
1.一种利用用户倾向性学习解决社区项目推荐任务的方法，其特征在于包括如下步骤：1)针对于社交网站上用户对于项目的评论，获得每个项目的特征表达矩阵；利用用户之间的相互关注的关系获取用户关系矩阵；并利用用户关系矩阵获取拉普拉斯矩阵；2)随机初始化用户倾向性矩阵，迭代进行特征值矩阵计算，利用产生的特征值矩阵产生每次的用户倾向性矩阵；3)利用最终得到的用户倾向性矩阵与步骤1)得到的项目的特征表达矩阵，求出预测的用户对于项目的排序矩阵，将排序值较高的适合用户的项目推荐给用户。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大学，未经浙江大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810008053.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
