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一种融合用户兴趣时序波动的个性化推荐方法及系统

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摘要

一种融合用户兴趣时序波动的个性化推荐方法及系统，该方法包括采集用户与商品的交互数据，融合时序波动变化，对用户兴趣时序波动进行识别分类，得到小幅和大幅兴趣两种波动序列，分别使用小幅兴趣波动序列以及大幅兴趣波动序列有针对性地对用户不同时段的兴趣波动变化建模进行预测，并根据预测结果完成对用户的个性化推荐。本发明通过研究抽取不同幅度的用户兴趣波动特征，更好地挖掘和刻画用户兴趣波动变化，实现动态精准的个性化服务，很好地提高预测准确性和可解释性。

著录项

公开/公告号CN113343077A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-03

原文格式PDF
申请/专利权人南京大学;
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申请/专利号CN202110481624.X
发明设计人胡广伟;丁浩;
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申请日2021-04-30
分类号G06F16/9535(20190101);G06F16/9537(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11689 北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙);
代理人肖继军;张红莲
地址 210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
入库时间 2023-06-19 12:25:57

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-12-30

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F16/9535 专利申请号:202110481624X 申请公布日:20210903

发明专利申请公布后的驳回

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1. 一种融合用户兴趣时序波动的个性化推荐方法及系统 [P] . 中国专利： CN113343077A . 2021-09-03
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