[发明专利]一种基于潜在因子的矩阵分解补全混合推荐方法有效
| 申请号： | 202010084941.3 | 申请日： | 2020-02-10 |
| 公开（公告）号： | CN111339435B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 孙知信;杨宏胜;孙翌博;陈松乐;宫婧;赵学健;胡冰;孙哲 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F17/13;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 颜盈静 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于潜在因子的矩阵分解补全混合推荐方法，包括步骤1：构建用户物品评分矩阵、用户潜在因子矩阵和物品潜在因子矩阵；步骤2：计算得到用户之间的相似度和物品之间的相似度；步骤3：将用户物品评分矩阵进行矩阵分解，通过对分解矩阵进行迭代计算得到用户对物品的预测评分，并得到对应的预测评估指标的状态值：步骤4：将用户物品评分矩阵进行矩阵补全得到预测评分矩阵和对应的预测评估指标的状态值：步骤5：加权得到预测评分矩阵和其对应的预测评估指标的状态值；步骤6：根据得到的各预测评分矩阵及各自对应的预测评估指标的状态值，得到最终的预测推荐矩阵；根据预测推荐矩阵，完成向用户推荐物品。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 潜在 因子 矩阵 分解 混合 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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