[发明专利]基于多指标概率矩阵分解模型的美食推荐方法在审
| 申请号： | 201910341461.8 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110110239A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 刘晓飞;伏玉琛;钟珊 | 申请（专利权）人： | 常熟理工学院 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F17/18;G06F17/16 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 吴茂杰 |
| 地址： | 215500 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多指标概率矩阵分解模型的美食推荐方法，包括如下步骤：(10)构建单指标评分矩阵：根据用户购买记录，构造用户‑项目‑单指标上下文评分矩阵；(20)构建多指标评分矩阵：根据用户购买记录，结合用户‑项目‑单指标上下文评分矩阵，构造多指标环境下用户‑项目‑多指标评分矩阵；(30)求解评分矩阵：求解用户‑项目‑多指标评分矩阵，得到多个评分值，选择评分值最大的信息进行推荐。本发明的基于多指标概率矩阵分解模型的美食推荐方法，对数据量依赖小、准确度高。 | ||
| 搜索关键词： | 评分矩阵 多指标 概率矩阵 单指标 用户购买 分解 构建 求解 构造用户 准确度 数据量 记录 | ||
【主权项】：
1.一种基于多指标概率矩阵分解模型的美食推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：(10)构建单指标评分矩阵：根据用户购买记录，构造用户‑项目‑单指标上下文评分矩阵；(20)构建多指标评分矩阵：根据用户购买记录，结合用户‑项目‑单指标上下文评分矩阵，构造多指标环境下用户‑项目‑多指标评分矩阵；(30)求解评分矩阵：求解用户‑项目‑多指标评分矩阵，得到多个评分值，选择评分值最大的信息进行推荐。
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