基于BP神经网络评分预测误差的近邻用户选择方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于BP神经网络评分预测误差的近邻用户选择方法，具体步骤如下：确定需要引入的k种物品属性特征，初始化每个物品的属性特征向量；利用BP神经网络为每个用户构建关于物品属性特征向量的评分预测模型；为每个用户筛选近邻用户：利用每个候选近邻用户的评分预测模型对当前用户的历史评价物品进行评分预测，统计每个候选近邻用户对目标用户的历史评价物品的整体预测误差Eu,v，那么候选近邻用户v与当前用户u的相似度为sim(u,v)＝1/(1+Eu,v)，最后为当前用户u选择相似度最高的前k个用户。本发明缓解了在稀疏评分矩阵下用户共同评价项目较少无法较好地描述用户间兴趣偏好相似性的问题，从而提高评分预测准确性。
基本信息
专利标题 ：
基于BP神经网络评分预测误差的近邻用户选择方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109345274A
申请号 ：
CN201810842917.4
公开（公告）日 ：
2019-02-15
申请日 ：
2018-07-27
授权号 ：
CN109345274B
授权日 ：
2022-05-24
发明人 ：
王一歌温锦雄韦岗
申请人 ：
华南理工大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 ：
广州粤高专利商标代理有限公司
代理人 ：
何淑珍
优先权 ：
CN201810842917.4
主分类号 ：
G06Q30/02
IPC分类号 ：
G06Q30/02 G06K9/62 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q30/00
商业，例如购物或电子商务
G06Q30/02
行销，例如，市场研究与分析、调查、促销、广告、买方剖析研究、客户管理或奖励；价格评估或确定
法律状态
2022-05-24 ：
授权
2019-03-12 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 30/02
申请日 : 20180727
申请日 : 20180727
2019-02-15 ：
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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