[发明专利]基于矩阵因子分解的个性化推荐方法及推荐系统有效
| 申请号： | 201611140676.6 | 申请日： | 2016-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN106777069B | 公开（公告）日： | 2020-04-17 |
| 发明（设计）人： | 刘东升;许翀寰;王黎明 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人： | 姚宇吉 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于矩阵因子分解的个性化推荐方法及推荐系统，该方法包括：搭建面向大数据的计算平台；在已搭建的计算平台内计算目标用户和其它用户的相似性；基于矩阵因子分解并结合目标用户和其它用户的相似性对目标用户未选择过的商品进行评分预测；对目标用户未选择过的商品按照预测的评分大小进行排序后推荐给目标用户。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 矩阵 因子 分解 个性化 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于矩阵因子分解的个性化推荐方法，其特征在于，包括：搭建面向大数据的计算平台；在已搭建的计算平台内计算目标用户和其它用户的相似性；基于矩阵因子分解并结合目标用户和其它用户的相似性对目标用户未选择过的商品进行评分预测；对目标用户未选择过的商品按照预测的评分大小进行排序后推荐给目标用户。
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