专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种通过聚合对协同过滤推荐系统进行优化的方法-CN201110059711.2有效
  • 罗辛;欧阳元新;秦思思;熊璋 - 北京航空航天大学
  • 2011-03-11 - 2011-07-20 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种通过聚合对协同过滤推荐系统进行优化的方法,该方法通过构造同类聚合模型的方式来提高协同过滤推荐算法的推荐精度,主要采用分化训练数据集和随机注入两种方式分化构成聚合的基本推荐模型,分化训练数据集包括基于AdaBoost(AdaptiveBoosting,自适应增强法)算法和FSAM(Forward Stepwise AdditiveModeling,逐步逼近法)算法构造聚合推荐模型,随机注入包括基于随机化初始值和随机化训练序列构造聚合推荐模型,其推荐精度均优于单个基于RMF(Regularized Matrix Factorization)的隐向量模型的推荐精度。将AdaBoost、FSAM、随机化初始值和随机化训练序列四种方法加以组合,构造出叠加聚合推荐模型,其推荐精度明显优于单个基于RMF的隐向量模型和基于单一方法构造的聚合推荐模型的推荐精度。
  • 一种通过聚合协同过滤推荐系统进行优化方法
  • [发明专利]一种融合项目相关性的基于PMF的协同过滤推荐系统-CN201110059844.X无效
  • 罗辛;欧阳元新;顾毅;罗建辉;熊璋 - 北京航空航天大学
  • 2011-03-11 - 2011-07-20 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种融合项目相关性的基于PMF的协同过滤推荐系统,系统包括对用户-项目评分数据的概率矩阵因式分解隐向量分析、融入社会标签因素的使用PMF对社会标签网络分析和基于两种数据源的隐向量融合三个部分。对用户-项目评分数据的概率矩阵因式分解是基于已知的用户-项目评分数据,利用PMF对用户-项目评分矩阵进行隐向量分析,再使用构造出的隐向量进行推荐。PMF对社会标签网络分析是沿用之前提出的社会标签网络模型从社会标签数据中抽取社会标签数据中项间的关系,并使用PMF方法对社会标签网络模型进行隐向量分析,最后通过在基于不同数据源的隐向量模型上共享隐向量空间的方式,将社会标签数据信息和用户-项目评分数据信息进行融合,从而达到提高推荐精度的目的。
  • 一种融合项目相关性基于pmf协同过滤推荐系统
  • [发明专利]一种对个性化推荐结果进行优化的FR方法-CN201110003783.5有效
  • 罗辛;欧阳元新;谢舒翼;熊璋 - 北京航空航天大学
  • 2011-01-10 - 2011-05-25 - G06F17/30
  • 一种对个性化推荐结果进行优化的FR方法,它是利用社会标签网络过滤和推荐偏差移除,提高个性化推荐质量和精度。社会标签网络过滤方法使用社会标签网络模型,建立项目社会网络K近邻,并以其为基础在推荐模型进行推荐时构造社会标签过滤集合,用以过滤掉面向项目的K近邻模型的推荐结果中,与用户已评分项目较低的社会标签相关度的推荐项目,从而将用户-项目评分数据和社会标签网络数据中的信息结合起来进行推荐。推荐偏差移除方法以面向项目的K近邻模型在已知用户-项目评分数据上的预测值和用户真实评分为基础,使用线性模型对推荐偏差进行估计;并在推荐模型进行推荐时,将相应的推荐偏差估计值从评分预测值中移除,从而对推荐结果进行优化。
  • 一种个性化推荐结果进行优化fr方法

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