[发明专利]基于交互序列数据挖掘深度用户相似性的推荐方法有效
| 申请号： | 201811224350.0 | 申请日： | 2018-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN109522474B | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 徐亚南;朱燕民;沈艳艳;俞嘉地 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/2458;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 | 代理人： | 屈蘅 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于交互序列数据挖掘深度用户相似性的推荐方法，所述推荐方法包括对用户与物品交互的原始记录数据进行预处理，以获得用户与物品的交互序列数据，并根据所述交互序列数据生成用户‑物品交互矩阵和用户‑gram矩阵；根据所述用户‑物品交互矩阵和所述用户‑gram矩阵构建推荐模型，并训练所述推荐模型；基于经过训练的推荐模型，计算出每个用户对所有物品的偏好，并根据偏好值由高到低对所有物品进行排序；去除用户已交互过的物品，将剩余物品中预定个偏好值最高的物品作为个性化推荐的结果推荐给对应用户。本发明将用户对物品的偏好情况和用户间的相似性应用于推荐方法中，解决了数据稀疏性的问题，提高了推荐准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 交互 序列 数据 挖掘 深度 用户 相似性 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于交互序列数据挖掘深度用户相似性的推荐方法，其特征在于，包括：对用户与物品交互的原始记录数据进行预处理，以获得用户与物品的交互序列数据，并根据所述交互序列数据生成用户‑物品交互矩阵和用户‑gram矩阵；根据所述用户‑物品交互矩阵和所述用户‑gram矩阵构建推荐模型，并训练所述推荐模型；基于经过训练的推荐模型，计算出每个用户对所有物品的偏好，并根据偏好值由高到低对所有物品进行排序；去除用户已交互过的物品，将剩余物品中预定个偏好值最高的物品作为个性化推荐的结果推荐给对应用户。
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