一种基于图结构过滤的快速密度聚类双层网络推荐方法
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摘要
一种基于图结构过滤的快速密度聚类双层网络推荐方法，所述方法包括以下步骤：1)首先依据历史用户评论信息通过TextGAN自动生成模拟评论数据作为准确标注类标的与真实样本极为相似的虚假评论；2)将历史真实评论和标注虚假的模拟评论作为输入，考虑到生成的虚假评论与真实评论极为相似，设计一种研究用户访问记录的基于图的虚拟信息过滤器，通过不断迭代用户、商店和评论的置信度检测虚假用户与虚假评论；3)为了结果推荐数据的稀疏性的问题，设计基于快速密度聚类双层网络的推荐方法，该方法能够实现参数的自适应选取，并得到较好的聚类结果，从而可以获得更为有效的用户的个性化推荐列表，提高推荐的准确率。本发明利用对抗生成网络生成与真实评论数据极为相似的虚假样本，并提出了一种高效可靠的基于图结构过滤的快速密度聚类双层网络推荐方
基本信息
专利标题 ：
一种基于图结构过滤的快速密度聚类双层网络推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108304479A
申请号 ：
CN201711469928.4
公开（公告）日 ：
2018-07-20
申请日 ：
2017-12-29
授权号 ：
CN108304479B
授权日 ：
2022-05-03
发明人 ：
陈晋音吴洋洋林翔俞山青宣琦
申请人 ：
浙江工业大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号
代理机构 ：
杭州斯可睿专利事务所有限公司
代理人 ：
王利强
优先权 ：
CN201711469928.4
主分类号 ：
G06F17/30
IPC分类号 ：
G06F17/30 G06F17/27 G06K9/62 G06N3/04
法律状态
2022-05-03 ：
授权
2018-08-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/30
申请日 : 20171229
申请日 : 20171229
2018-07-20 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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