基于带权贝叶斯个性化排序的强时序性项目推荐方法及系统
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摘要
本发明在传统的基于贝叶斯个性化排序的推荐方法基础之上,公开了一种基于带权贝叶斯个性化排序的强时序性项目推荐方法及系统,属于推荐系统领域。本发明基于隐式反馈数据集提取出所有表示同一用户对两个不同项目的喜好程度偏序关系的三元组,通过引入偏序关系三元组的可信度作为每个偏序关系三元组对应项的权重系数,该方法能使得更可信的偏序关系三元组产生的训练效果更强、更不可信的偏序关系三元组产生的训练效果更弱。偏序关系三元组的可信度由相关项目的时序信息计算得出,所以最终训练完成的模型中将包含对于推荐项目时序信息的考虑,在处理具备较强时序性的推荐项目时能取得更好的效果,相比于传统方法能更好地处理具备较强时序性的推荐项目。
基本信息
专利标题 :
基于带权贝叶斯个性化排序的强时序性项目推荐方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112199589A
申请号 :
CN202011072547.4
公开(公告)日 :
2021-01-08
申请日 :
2020-10-09
授权号 :
CN112199589B
授权日 :
2022-05-03
发明人 :
陈建海荣大中沈睿何钦铭
申请人 :
浙江大学
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 :
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 :
郑海峰
优先权 :
CN202011072547.4
主分类号 :
G06F16/9535
IPC分类号 :
G06F16/9535 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9535
••••基于用户配置文件和个性化自定义搜索
法律状态
2022-05-03 :
授权
2021-01-26 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9535
申请日 : 20201009
申请日 : 20201009
2021-01-08 :
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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