[发明专利]一种层叠组合协同过滤推荐方法在审
| 申请号： | 201810539349.0 | 申请日： | 2018-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN108874916A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 王林;贠境孺 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王珂瑜 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种层叠组合协同过滤推荐方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，构建用户‑项目评分矩阵；步骤2，计算用户之间的相似性，步骤3，查找目标用户的最近邻居，步骤4，对目标用户a进行预测评分，步骤5，填充步骤1中建立的原始用户‑项目评分矩阵R，步骤6，计算项目之间的相似性，步骤7，查找目标项目的最近邻居，步骤8，对目标用户a进行预测评分，步骤9，产生推荐物品列表。解决协同过滤推荐算法在应用中所遇到的数据稀疏性问题,进而有效提高了推荐质量。 | ||
| 搜索关键词： | 协同过滤 层叠组合 查找目标 目标用户 评分矩阵 邻居 步骤实施 数据稀疏 原始用户 预测 构建 算法 填充 应用 | ||
【主权项】：
1.一种层叠组合协同过滤推荐方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，构建用户‑项目评分矩阵；步骤2，计算用户之间的相似性，步骤3，查找目标用户的最近邻居，步骤4，对目标用户a进行预测评分，步骤5，填充步骤1中建立的原始用户‑项目评分矩阵R，步骤6，计算项目之间的相似性，步骤7，查找目标项目的最近邻居，步骤8，对目标用户a进行预测评分，步骤9，产生推荐物品列表。
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