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[发明专利]一种基于关联规则与贝叶斯网络集成的推荐技术-CN201610096873.6在审
发明人：肖建军 -专利权人： 广州启法信息科技有限公司
申请日： 2016-02-23 - 公布日： 2017-08-29 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：针对商务网站的智能推荐技术，在关联规则的基础上学习贝叶斯网络结构，基于最优贝叶斯网络预测当前用户访问各网址的条件概率，找出条件概率最大的N个网址推荐给用户。首先，对网址进行关联分析，并将关联规则按提升度排序。然后，依据关联规则前后件的关系，将关联规则转化成初始贝叶斯网络。再然后对初始贝叶斯网络进行结构学习，寻找最优贝叶斯网络结构，并学习最优贝叶斯网络结构的参数。最后使用贝叶斯方法预测当前用户访问未知网址的概率，将概率最大的N个网址推荐给用户。本发明创造性地将关联规则和贝叶斯网络两种数据挖掘方法集成运用在网站智能推荐上，这两种方法结合互补，提高了模型的精确度和运算效率。
一种基于关联规则贝叶斯网络集成推荐技术

[发明专利]商务网站的一种个性化推荐技术-CN201610004309.7在审
发明人：曹乐余 -专利权人： 广州启法信息科技有限公司
申请日： 2016-01-07 - 公布日： 2017-07-14 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：针对商务网站的一种个性化推荐技术，从用户需求的角度出发，对用户的心理预期进行分类，提出基于网址的预期相似性聚类的协同过滤推荐算法。首先计算网址间的距离，把距离相近的即满足相似心理预期的网址聚为一类，得到网址‑预期距离矩阵。然后根据距离矩阵，计算网址间的预期相似度矩阵，把当前用户未曾访问的相似度最高的若干网址作为当前用户历史访网址的最近邻网址集。当前用户对未曾访问的网址进行预测评分，找出评分最高的N个网址，做出推荐。本发明只将目标网址在由聚类产生的搜索空间进行搜索，提高了搜索效率。预期相似度出发点在于满足用户需求，推荐的网址未必是多数用户访问过的，有效地惩罚了“最热门网址”。
商务网站一种个性化推荐技术