[发明专利]融合时间衰减因子的LFM训练样本构建方法有效
| 申请号： | 201911356445.2 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111191707B | 公开（公告）日： | 2023-06-06 |
| 发明（设计）人： | 甘志刚;饶屾;蒋晓宁;余长宏;余斌霄 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/24;G06N20/00;G06F16/9537;G06Q30/0282;G06Q30/0601;G06F123/02 |
| 代理公司： | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种融合时间衰减因子的LFM训练样本构建方法，包括如下步骤：S1)获取正样本；S2)计算整个训练集中物品的流行度；S3)评估样本库数据的多样性；S4)给出不同样本库组成时的算法推荐准确度和召回率；S5)选择最优流行度占比的样本作为负样本；S6)将正、负样本共同组成用户的训练样本库。本发明的优点为：综合考虑物品流行度和样本多样性对推荐性能的影响并融合时间衰减因子，通过实验给出不同样本库组成时的算法推荐准确度和召回率，分析得出最优流行度占比，从而得到最优的负样本，获得较好的FC‑LFM算法训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 时间 衰减 因子 lfm 训练 样本 构建 方法 | ||
【主权项】：
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