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- [发明专利]一种相似性度量的方法以及系统-CN201410244544.2有效
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朱宝
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百度移信网络技术(北京)有限公司
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2014-06-04
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2017-11-07
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G06F17/30
- 所述相似性度量方法包括数据获取步骤,获取集合a中的元素item_a和集合b中的元素item_b、以及集合a中的元素item_a对集合b中的元素item_b无差别的相似性操作次数sim(item_a,item_b);相似度计算步骤,执行基于下式的集合b内部元素item_bi与元素item_bj的相似性值sim’(Item_bi,Item_bj)的计算,sim′(Item_bi,Item_bj)=k*Σm(sim(Item_am,Item_bi)*sim(Item_am,Item_bj)Σnsim(Item_am,Item_bn)*Σnsim(Item_am,Item_bn)*Σnsim(Item_an,Item_bi)*Σnsim(Item_an,Item_bj))]]>其中,i,j,m,n表示集合中元素的标号,k是归一化因子。
- 一种相似性度量方法以及系统
- [发明专利]一种基于层次结构的推荐方法-CN201810533079.2有效
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周庆;廖凤露;胡月;唐银春;杨沅;王卫芳;温亚梅
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重庆大学
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2018-05-29
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2021-10-22
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G06F16/9535
- 本发明公开了一种基于层次结构的推荐方法,属于信息技术领域,本发明通过提取item属性特征以及与item相关性最高的user属性特征,然后对item和user进行聚类,在类别层次学习user类别和item类别关系,构建user类别‑item类别评分矩阵R;通过计算新用户与user类别相似性,为其划分user类别;根据评分矩阵R值排序,为新用户推荐值最大的item类别。本发明先学习类别之间关系,再学习具体对象之间关系,采用层次结构思维实现项目推荐,既发掘了不同群体间对item的不同偏好,又提高了推荐算法的准确性,相较于传统基于user的协同过滤算法,该方法的准确率提高了
- 一种基于层次结构推荐方法
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