[发明专利]用户相似度改进的协同过滤推荐系统及方法在审
| 申请号： | 202011071837.7 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112364254A | 公开（公告）日： | 2021-02-12 |
| 发明（设计）人： | 张蕾;唐凯辰;伊丽萍 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及推荐系统技术领域，为提出一种用户相似度改进的协同过滤推荐算法，使得推荐结果更加精准，并缓解用户冷启动问题。本发明，用户相似度改进的协同过滤推荐系统及方法，包括服务器和客户端，用户通过客户端向服务器提出服务请求，服务器端执行如下程序：构建用户‑电影评分矩阵；得到用户评分相似度；根据用户属性计算用户属性相似度；将用户评分相似度和用户属性相似度结合得到最终的用户相似度；根据用户相似度找出与目标用户相似度最大的K个用户；计算目标用户对未评分过物品的预测评分；推荐给目标用户。本发明主要应用于互联网信息推荐场合。 | ||
| 搜索关键词： | 用户 相似 改进 协同 过滤 推荐 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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