[发明专利]一种基于用户评论的概率矩阵分解推荐方法在审
| 申请号： | 202110631828.7 | 申请日： | 2021-06-07 |
| 公开（公告）号： | CN113239277A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 张松林;胡胜利 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F17/16;G06F17/18;G06F40/211;G06F40/289 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于用户评论的概率矩阵分解推荐方法，该方法具体涉及了数据挖掘领域。本发明通过用户评论文本增强概率矩阵分解，解决推荐算法中的数据稀疏和冷启动问题。首先选取可以表示项目语义的用户评论作为辅助信息，并利用开源工具对评论文本进行Word2vec词向量训练和预处理，获取到项目标签。然后用深度学习中的堆栈式降噪自编码器提取标签中的项目特征，堆栈式降噪自编码器将稀疏高维的数据转化为低维的数据，增强了推荐算法鲁棒性。最后将用户评分矩阵和提取到的项目矩阵进行概率矩阵分解，从用户评论文本中提取到的项目特征矩阵增强了概率矩阵分解，极大的提升了推荐的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 评论 概率 矩阵 分解 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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