一种基于信任关系特征学习的社会化推荐方法
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摘要
本发明属于数据挖掘和大数据领域，特别是涉及一种基于信任关系特征学习的社会化推荐方法，具体包括：步骤1，利用稀疏自编码模型(SSDAE)计算信任关系特征；步骤2，将计算得到的信任关系特征与矩阵分解方法结合，计算得到用户特征和商品特征；步骤3，利用用户和产品的特征向量计算推荐结果。本发明可以有效的从稀疏的社会关系网络中学习到高阶有效的信任关系特征，并能有效的将信任特征融合到推荐算法当中，从而有效的提高推荐算法精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于信任关系特征学习的社会化推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN108694232A
申请号 ：
CN201810382892.4
公开（公告）日 ：
2018-10-23
申请日 ：
2018-04-26
授权号 ：
CN108694232B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
何发智潘一腾李浩然陈壹林
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 ：
CN201810382892.4
主分类号 ：
G06F17/30
IPC分类号 ：
G06F17/30
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2018-11-16 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/30
申请日 : 20180426
申请日 : 20180426
2018-10-23 ：
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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