[发明专利]一种基于anchor-LDA和卷积神经网络的兴趣点推荐方法在审
| 申请号： | 202110896856.1 | 申请日： | 2021-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN113626697A | 公开（公告）日： | 2021-11-09 |
| 发明（设计）人： | 张永库;范洪玉;孟祥福;马荣国;许睿航 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9537;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于anchor‑LDA和卷积神经网络的兴趣点推荐方法，首先采用anchor‑LDA学习用户和兴趣点的显示关联关系，关联关系主要受距离的影响。其次采用卷积神经网络学习用户和兴趣点的隐式关联关系。最后将用户和兴趣点的显示和隐式关系集成，进行兴趣点推荐，提高推荐的准确性。本发明在一个公开真实的数据集上进行实验，实验结果表明提出的模型显著优于当前主流模型，改进了传统的矩阵分解的推荐算法，提高了推荐的准确性并且降低了时间复杂度，对兴趣点推荐的发展具有实际意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 anchor lda 卷积 神经网络 兴趣 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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