一种基于跨领域排名推荐模型的排名推荐方法

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摘要

本发明涉及一种基于跨领域排名推荐模型的排名推荐方法。首先通过自适应的用户聚类，同时计算目标领域和辅助领域之间基于用户以及基于用户聚类的相似度，然后使用跨领域的用户相似度加权用户潜在因子，进行跨领域相似度约束，迁移不同领域用户之间的特征信息，最后建立一个联合列表预测和评分预测的跨领域排名推荐模型。本发明有效提升了排名推荐的准确度，能更有效地解决协同过滤推荐中目标评分数据的稀疏性问题。

基本信息

专利标题：

一种基于跨领域排名推荐模型的排名推荐方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN108182264A

申请号：

CN201810019103.0

公开（公告）日：

2018-06-19

申请日：

2018-01-09

授权号：

CN108182264B

授权日：

2022-04-01

发明人：

吴黎兵牛中超王俊李石君

申请人：

武汉大学

申请人地址：

湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

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

优先权：

CN201810019103.0

主分类号：

G06F17/30

IPC分类号：

G06F17/30 G06Q30/06