[发明专利]一种基于时间衰减器的商品推荐方法、终端和介质在审
| 申请号： | 201810063417.0 | 申请日： | 2018-01-23 |
| 公开（公告）号： | CN108198041A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 杨芳勋;周耘;蒋跃中 | 申请（专利权）人： | 重庆裕嘉隆大数据产业有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 安娜 |
| 地址： | 400039 重庆市九龙坡*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于时间衰减器的商品推荐方法，获取用户的评分信息和评分时间的信息，计算用户兴趣度随时间变化的函数；根据获取的用户评分信息和评分时间的信息构建用户和产品的消费网络图，分别计算用户的影响力和商品的影响力；将用户影响力和商品影响力分别与对应的阈值进行比较，将大于等于阈值的用户影响力和商品影响力数据构建强影响力邻居集合；采用强影响力邻居集合训练ALS模型的各项参数，得到ALS模型，根据RMSE判断ALS模型是否收敛，并计算评分预测值；根据评分预测值对用户进行商品推荐。本发明的基于时间衰减器的商品推荐方法，提高了商品推荐的精度，减少推荐方法的时间消耗，提高商品推荐的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 商品推荐 时间衰减 用户影响力 邻居集合 评分信息 随时间变化 用户兴趣度 网络图 时间消耗 数据构建 信息构建 预测 收敛 终端 | ||
【主权项】：
1.一种基于时间衰减器的商品推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的评分信息和评分时间的信息，计算用户兴趣度随时间变化的函数；根据获取的用户评分信息和评分时间的信息构建用户的消费网络图和产品的消费网络图，分别计算用户的影响力和商品的影响力；分别设定用户影响力阈值和商品影响力阈值，将所述用户影响力和商品影响力分别与对应的阈值进行比较，将大于等于阈值的用户影响力和商品影响力数据构建强影响力邻居集合；采用强影响力邻居集合训练ALS模型的各项参数，得到ALS模型，根据RMSE判断ALS模型是否收敛，并计算评分预测值；根据所述评分预测值对用户进行商品推荐。
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