[发明专利]一种基于稀疏性感知的分布式混合协同智能推荐方法有效
| 申请号： | 202010103842.5 | 申请日： | 2020-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN111259267B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 孟顺梅;高子建 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/906 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏性感知的分布式混合协同智能推荐方法。该方法为：首先由历史用户行为信息获取用户对服务的评分数据集；然后根据QoS评分波动特征区分时间敏感的QoS属性和空间敏感的QoS属性；接着采用基于阈值的分层聚类算法和自适应K均值聚类算法，分别聚合相似的时段和相似的区域，构建时间‑空间‑用户‑服务的四维张量模型；最后利用CP分解模型对四维评分张量进行分解，并利用分布式同步随机梯度下降机制对参数进行学习，预测目标用户对候选服务的评分，将具有最高预测评分的服务推荐给目标用户。本发明能够为云服务用户提供个性化的服务推荐，提高了云服务推荐算法的计算效率和预测的准确性，并提高了推荐系统的扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 性感 分布式 混合 协同 智能 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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