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[发明专利]基于用户特征的协同过滤推荐算法-CN201910062714.8在审
发明人：蒋宗礼;于莉 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：基于用户特征的协同过滤推荐算法涉及协同过滤推荐算法的领域，为了缓解传统协同过滤推荐算法在冷启动、推荐准确性和数据稀疏性方面的问题。通过对基于用户的协同过滤算法的研究，该算法利用用户注册信息来提取用户属性特征，并用已有的评分信息提取用户的兴趣特征和用户之间的信任度，综合以上用户特征融合特征相似性进一步产生推荐。与传统的协同过滤推荐算法比较，基于用户特征的协同过滤推荐算法有效的提高了推荐准确性。
协同过滤算法用户特征用户注册信息特征相似性评分信息数据稀疏兴趣特征用户属性传统的冷启动信任度并用缓解融合研究

[发明专利]基于用户动态行为相似性的在线协同过滤内容推荐算法-CN201810307840.0在审
发明人：林凡;王备战 -专利权人：林凡;王备战
申请日： 2018-04-08 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明涉及协同过滤算法技术领域，具体涉及一种基于用户动态行为相似性的在线协同过滤内容推荐算法，包括用户特征矩阵P、商品特征矩阵Q和用户商品评分矩阵R，所述用户特征矩阵P，大多线上或线下协同过滤算法都假定用户兴趣在整个过程中保持不变但是用户偏好以及商品的受欢迎程度都是随时间不断变化的，所以在线协同过滤的参数是随时间相关动态更新。在线协同过滤算法过程中，用户的近邻也是不断变化的。因此为了提高推荐的准确率，我们将动态的信息考虑加入推荐算法并将近邻算法融入在线协同过滤算法中，提出一种基于用户动态行为相似性的在线协同过滤推荐算法。通过MovieLens100K,MovieLens1M and HetRec2011三个数据集实验发现本算法相比于其他算法有一定的优势。
协同过滤算法矩阵用户动态行为内容推荐用户特征动态更新近邻算法评分矩阵商品特征时间相关算法过程算法技术用户偏好用户商品用户兴趣动态的数据集准确率融入发现

[发明专利]互联网咨询协调过滤方法-CN201110067176.5无效
发明人：赵红利 -专利权人：赵红利
申请日： 2011-03-21 - 公布日： 2012-09-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种互联网咨询协调过滤方法，包括：根据用户检索需求，对其进行初始化处理；根据协调过滤算法输出根据算法得到的检索结果。其中协调过滤算法可以是Clustering方法或分组算法中的一种。
互联网咨询协调过滤方法

[发明专利]基于多元线性回归和第三方信用的改进协同过滤方法-CN202011504132.X在审
发明人：朱赟;于士浩;郑闻悦;高连峰;陈剑 -专利权人：赣南师范大学
申请日： 2020-12-17 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：由于简单易懂得步骤和卓越的计算性能，协同过滤算法已成为推荐系统中的一个热门研究领域，与此同时，传统的协同过滤算法存在着很多不足，如：稀疏性矩阵、冷启动问题、用户的信任问题、相似度计算公式的缺陷等。通过分析协同过滤算法中的上述问题，提出了一种面向基于多元线性回归及第三方信用的改进协同过滤算法，从而实施第三方信用模型的构建以及用信用相似度的计算。具体实施结果表明，基于多元线性回归及第三方信用的改进协同过滤算法优于传统的协同过滤算法。在提出的基于多元线性回归及第三方信用的改进协同过滤算法中，协同过滤算法之间的稀疏性问题、用户的信任问题、相似度计算公式得到了有效缓解。
基于多元线性回归第三信用改进协同过滤方法

[发明专利]一种基于改进协同过滤算法的电影推荐方法-CN201910771272.4有效
发明人：安俊秀;刘明月;靳宇倡;陈涛;孙琛恺 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06F16/435 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进协同过滤算法的电影推荐方法，属于多媒体信息处理技术领域，首先研究了协同过滤算法的分类和应用场合，针对电影领域，选取了ItemCF算法和基于ALS模型的协同过滤算法，对于电影冷启动问题，对基于物品的协同过滤算法进行改进；针对ALS模型推荐精度低的问题，提出了混合模型的思路，在缓解数据稀疏带来的影响下，提高了推荐算法的准确度。
一种基于改进协同过滤算法电影推荐方法

[发明专利]一种数据处理方法及系统-CN201510863468.8有效
发明人：刘波 -专利权人：交控科技股份有限公司
申请日： 2015-12-01 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： G06F17/24 文献下载
摘要：该数据处理方法，包括：获取计算机联锁CI系统的基础数据；对所述基础数据进行识别，获取所述基础数据的数据特征；根据所述数据特征在过滤器集群中获取与所述基础数据对应的算法过滤器，所述过滤器集群中存有数据特征与算法过滤器的对应关系；根据所述算法过滤器对所述基础数据进行处理，获取处理结果。本发明通过将不同基础数据对应的算法预存进过滤器集群中，并根据基础数据的数据特征自动选择算法过滤器，以由算法过滤器对基础数据进行处理，与现有技术相比，提高了数据处理的效率、减少工具变更带来的影响，同时解放人工处理的环节
基础数据算法过滤器数据特征数据处理过滤器集群计算机联锁人工处理自动选择算法预存变更环节

[发明专利]融入时间上下文信息的协同过滤推荐方法-CN201410307707.7有效
发明人：尹建伟;王成文;李莹;邓水光 -专利权人：浙江大学苏州工业技术研究院;苏州龙唐信息科技有限公司
申请日： 2014-06-30 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种融入时间上下文信息的协同过滤推荐方法，在原有的基于项目的协同过滤推荐算法和基于用户的协同过滤推荐算法的基础上，融入时间上下文信息，并将这两种算法结合到一个统一的算法中。对于基于用户的协同过滤算法，首先在用户相似度计算阶段融入时间衰减函数；然后对物品进行聚类，训练出一个用户对一个物品类别的兴趣衰减因子；最后在评分预测阶段融入时间衰减函数。针对基于物品的协同过滤算法，过程与基于用户的协同过滤算法类似，最后将两种算法结合到一个统一的算法中。
融入时间上下文信息协同过滤推荐方法

[发明专利]数据匹配方法、装置及计算机可读存储介质-CN201810493217.9有效
发明人：顾大伟;朱虹;孙善禄;谭安率 -专利权人：北京小米移动软件有限公司
申请日： 2018-05-22 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：所述方法包括：基于第一待匹配数据中的至少一条第一单条数据，生成至少一个第一前缀数据；根据至少一个第一前缀数据生成第一过滤算法，将第一待匹配数据的第一数据量、第一过滤算法及第一公钥添加至区块链；在区块链中获取第二过滤算法，基于第二过滤算法对第一待匹配数据进行过滤，得到交集数据。本公开中第一节点生成第一过滤算法，由第二节点生成第二过滤算法，以便第一节点基于第二过滤算法，得到交集数据，使得第一节点和第二节点仅需公开生成的过滤算法，无需公开原待匹配数据，提高了确定交集数据的保密性，
数据匹配方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于遗传算法和新型相似度计算策略的协同过滤推荐算法-CN201610541846.5有效
发明人：肖菁;罗明;陈洁敏;朱佳 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2016-07-08 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于遗传算法和新型相似度计算策略的协同过滤推荐算法，算法将每个用户的个体评分均值与方差充分利用到物品的相似度计算方案中，并用于基于物品推荐的协同过滤算法中。此外，算法利用遗传算法自动调整相似度计算公式中的权重值，并通过遗传算法控制推荐算法建模过程中的平均绝对偏差值。通过实验对比和结果分析表明，本专利提出的基于遗传算法和新型相似度计算策略的协同过滤推荐算法在推荐准确度、召回率等指标上都有明显的提高。
基于遗传算法新型相似计算策略协同过滤推荐

[发明专利]大规模无线射频系统中丢失标签的快速检测方法-CN201510212422.X在审
发明人：张大强;钱玉明;黄宏宇 -专利权人：张大强;钱玉明;黄宏宇
申请日： 2015-04-27 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06K7/00 文献下载
摘要：本文提出一种基于虚拟布鲁姆过滤器的丢失标签检测算法，即BMD算法。该算法能够在不收集标签识别号的情况下快速低能耗地判断一个标签是否在系统所有阅读器的读取范围之内。算法先用待测标签构成的布鲁姆过滤器过滤一部分标签，接着阅读器根据嫌疑标签的回复来构建虚拟布鲁姆过滤器，并利用布鲁姆过滤器高效地判断标签是否丢失。相比与基于直接收集标签标识号的算法和当前最好的单阅读器丢失标签检测算法，BMD算法中标签的平均通信开销降低了一到三个数量级，特别适用于利用内嵌电池供电的主动标签。此外，BMD算法的检测时间也显著低于当前算法。
大规模无线射频系统丢失标签快速检测方法

[发明专利]电信网络中的可配置应用数据过滤-CN202180032787.8在审
发明人： P·巴克内利;T·莫斯利 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： H04W28/02 文献下载
摘要：一种电信系统中的方法，该电信系统包括数据网络DN、基站、经由基站从DN到用户设备UE的连接、以及DN上的算法实体，该UE执行生成应用数据的UE应用，其中：基站向在算法实体上执行的DN应用发送网络配置信息；DN应用基于网络配置信息生成过滤配置并且将该过滤配置发送至UE，以供在向算法实体传输应用数据之前对该应用数据进行过滤，从而允许UE生成根据过滤配置过滤的应用数据；以及所述连接向算法实体传输过滤后的应用数据
电信网络中的配置应用数据过滤

[发明专利]基于客户特征的协同过滤推荐方法和系统-CN200910080946.2无效
发明人：邓芳 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2009-03-30 - 公布日： 2010-10-06 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于客户特征的协同过滤推荐方法和系统，主要包括以下步骤：获得用户信息并进行信息表示，邻居形成和产生推荐。所述方法包括基于最近邻的协同过滤算法作为基础，包括：算法名称，算法输入和算法输出。所述方法还包括算法分析。本发明还公开了一种基于客户特征预测的协同过滤推荐系统，包括：数据装载，推荐引擎，客户邮件通知和推荐守护进程。
基于客户特征协同过滤推荐方法系统

[发明专利]支持用户自定义过滤条件和统计算法的系统及其运行方法-CN201310110708.8有效
发明人：丁书耕;邢宏伟;张建辉;陈雷动;张博涛;王军建 -专利权人：山东鲁能软件技术有限公司;国网山东省电力公司电力科学研究院
申请日： 2013-04-01 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：本发明涉及计算机领域，特别涉及一种支持用户自定义过滤条件和统计算法的系统及其运行方法。该支持用户自定义过滤条件和统计算法的系统，其特殊之处在于该系统包括过滤插件、统计插件及统计计算器，统计计算器通过过滤插件的过滤插件接口、统计插件的统计插件接口来传输统计、计算信息，本发明的系统提供了一种以插件形式载入统计算法，过滤算法的方法，当执行统计计算时，首先调用提供过滤插件接口（过滤条件可以多级过滤，放到列表中即可）的对实时数据进行过滤，随后调用统计插件接口进行统计计算，方便灵活、周期短。
支持用户自定义过滤条件统计算法系统及其运行方法

[发明专利]一种基于矩阵分解的协同过滤推荐优化算法和装置-CN202110516942.5在审
发明人：樊文有;文兴丽;王蜀越 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于矩阵分解的协同过滤推荐优化算法和装置，包括基于归一化最小均方的矩阵分解协同过滤推荐算法、基于最大相关熵准则的矩阵分解协同过滤推荐算法和基于自适应矩估计优化的矩阵分解协同过滤算法；本发明将归一化方法应用于FunkSVD算法分别对其用户特征向量和项目特征向量进行归一化，具有更优的推荐性能，具有比传统基于MSE损失函数的推荐算法更优的推荐性能和更好的应对干扰的鲁棒性，且拥有比FunkSVD更快的收敛速度与更好的优化性能
一种基于矩阵分解协同过滤推荐优化算法装置

[发明专利]一种融合商品特征的协同过滤推荐方法和系统-CN202210454113.3在审
发明人：边根庆;李婷 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合商品特征的协同过滤推荐方法和系统，属于新零售企业商品智能推荐领域，在使用协同过滤算法计算物品相似度的基础上做以改进，融合商品特征，计算基于商品特征的相似度矩阵，并与协同过滤算法的商品相似度矩阵结合，最后根据物品间相似度和用户的历史兴趣度信息得到对商品的预测评分，从而给用户生成推荐列表；解决了传统协同过滤算法冷启动、推荐精度低等问题。通过实验验证，本发明提出的算法在准确率、召回率、覆盖率、流行度上，相比于传统协同过滤都有了一定提高。不仅如此，本发明的准确率也优于基于内容的推荐算法、基于深度神经网络的推荐算法和基于矩阵分解的推荐算法。
一种融合商品特征协同过滤推荐方法系统

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