[发明专利]基于搜索行为感知的协同过滤推荐方法无效
| 申请号： | 201310091638.6 | 申请日： | 2013-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN103136694A | 公开（公告）日： | 2013-06-05 |
| 发明（设计）人： | 归耀城;李仁勇;陈建国;高志强;陈翠翠;周洲 | 申请（专利权）人： | 焦点科技股份有限公司;东南大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210096 江苏省南京市高新*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于搜索行为感知的协同过滤推荐方法，该方法包括如下步骤：1）分析电子商务网站上用户的询盘行为和搜索行为；2）构造基于搜索行为上下文的用户-产品-关键词张量；3）构造因子机模型的训练数据集，将张量数据映射为向量数据；4）建立基于因子机模型的推荐方法框架，采用改进的交替最小二乘算法进行参数估计；5）实验评估基于因子机模型的推荐方法。本发明采用了传统协同过滤推荐算法所忽略的上下文信息，克服了传统个性化推荐方法在B2B电子商务网站上推荐结果无法体现用户意图的问题，并且在推荐结果的正确性和时效性上优于传统方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 搜索 行为 感知 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
基于搜索行为感知的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：（101）分析电子商务网站上用户的询盘行为和搜索行为，统一用户、产品和关键词的标识；（102）构造基于搜索行为上下文的用户‑产品‑关键词张量，其使用关键词作为询盘行为的上下文；（103）构造因子机模型训练数据集，建立张量与向量的映射，所述映射将三维张量转化成一维向量；（104）建立基于因子机模型的推荐方法框架，所述框架通过训练数据集学习得到因子机模型的参数，并根据当前搜索行为作为上下文预测用户对产品的评价值；（105）实验评估基于因子机模型的推荐方法。
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