一种协同过滤物品推荐方法

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摘要

一种协同过滤物品推荐方法，包括以下步骤：步骤1：建立m×n用户‑物品评分矩阵A，m为用户数量，n为物品数量；步骤2：学习n×n物品‑物品相似度矩阵W；步骤3：将矩阵W分解为矩阵P和矩阵Q；步骤4：根据如下公式预测用户u对物品j的评分；步骤5：使用训练集训练模型，然后在测试集上检验推荐的准确度。本发明能够克服稀疏性问题，并更准确地为用户推荐物品。

基本信息

专利标题：

一种协同过滤物品推荐方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110570267A

申请号：

CN201910663530.7

公开（公告）日：

2019-12-13

申请日：

2019-07-22

授权号：

CN110570267B

授权日：

2022-04-08

发明人：

吴哲夫李泽农

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：

CN201910663530.7

主分类号：

G06Q30/06

IPC分类号：

G06Q30/06 G06Q10/06 G06F16/9536 G06F17/16 G06N3/04