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一种基于标准化欧氏距离和K最邻近的书籍推荐方法

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摘要

本发明涉及机器学习技术领域，尤其是一种基于标准化欧氏距离和K最邻近的书籍推荐方法。本发明的方法是：后台收集所有读者用户的用户名、阅读书籍名和对应的书籍评分；采用归一化预处理书记评分数据；获取某读者用户的阅读书籍信息；针对评分数据使用标准欧氏距离得到该读者用户的K位邻近用户；采用K最邻近算法汇总K位邻近用户的书籍评分，得到推荐书籍排序；按照推荐书籍的评分排序结果为该读者用户返回推荐书籍。本发明使用机器学习标准化欧氏距离和K最邻近算法相结合，实现了智能的书籍推荐。

著录项

  • 公开/公告号CN109726326A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-05-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 国云科技股份有限公司;

    申请/专利号CN201811438654.7

  • 发明设计人 周谦;季统凯;

    申请日2018-11-28

  • 分类号

  • 代理机构广东莞信律师事务所;

  • 代理人陈熙

  • 地址 523808 广东省东莞市松山湖高新技术产业开发区科汇路1号中科院云计算中心19楼

  • 入库时间 2024-02-19 09:35:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-05-31

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/9535 申请日:20181128

    实质审查的生效

  • 2019-05-07

    公开

    公开

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