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一种基于相似性和相似性可信度的协同过滤推荐算法及装置

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本发明提出了一种基于相似性和相似性可信度的协同过滤推荐算法及装置，该算法在概率矩阵分解模型的基础上，通过相似性关系约束潜在特征向量的夹角余弦，并通过相似性可信度影响约束权重。由于相似性可信度的约束，该算法有效减弱了评分稀疏性问题对相似性关系的影响，强化了模型对重要相似性关系的学习能力，从而缓解了评分稀疏性问题。相关实验表明该算法的推荐效果明显优于当前其它同类算法。接下来的工作就是将此算法运用于实际的推荐系统中，弥补传统推荐系统在实际应用中的数据稀疏性问题及其带来的推荐效果不佳的问题。

著录项

公开/公告号CN108959184A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-12-07

原文格式PDF
申请/专利权人武汉理工大学;
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申请/专利号CN201810671400.3
发明设计人林泓;任硕;卢瑶瑶;李冉;石义龙;
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申请日2018-06-26
分类号
代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人鲁力
地址 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号
入库时间 2023-06-19 07:34:02

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-01-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/17 申请日:20180626

实质审查的生效
2018-12-07

公开

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1. 一种基于相似性和相似性可信度的协同过滤推荐算法及装置 [P] . 中国专利： CN108959184A . 2018-12-07
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