[发明专利]基于局部成对排序和全局决策融合的Top-K推荐方法和系统有效
| 申请号： | 201911232316.2 | 申请日： | 2019-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN111008334B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 王邦;杨雪娇 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/0601 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于局部成对排序和全局决策融合的Top‑K推荐方法和系统，属于个性化推荐领域。包括：根据用户‑物品二分图，构建用户同构图和物品同构图；从用户同构图上选取用户锚点，从物品同构图上选取物品锚点；根据与用户锚点的相关度，得到每个用户锚点对应用户子群，根据与物品锚点的相关度，得到每个物品锚点对应物品子群；将用户子群和物品子群进行配对，得到A个用户‑物品子群；对于每个用户‑物品子群，使用成对差距感知的贝叶斯个性化排序算法训练，得到用户对每个物品的预测得分，得到该用户在该用户‑物品子群的局部推荐列表；将用户在不同用户‑物品子群的局部推荐列表融合，生成该用户的全局推荐列表，得到更为准确的推荐列表。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 成对 排序 全局 决策 融合 top 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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