基于时序漂移的潜在因子模型对项目的推荐方法
实质审查的生效
摘要
基于时序漂移的潜在因子模型对项目的推荐方法,通过采集所需要推荐项目的历史信息,构建时序漂移矩阵分解模型以及时序漂移联合目标函数后,对联合目标函数进行求解后得到基于时序漂移矩阵分解模型,输入的用户信息后可进行项目推荐。本发明考虑并结合了用户的时序动态偏好演变以及用户过去行为对当前行为的影响关系进行建模,通过构建辅助矩阵捕捉用户两个时期之间演变关系,引入时间影响因子平衡当前和过去行为的影响,并在三个实验数据集中和基线方法对比测试均取得较好的仿真推荐效果,以说明本发明具有更优越的有效性。
基本信息
专利标题 :
基于时序漂移的潜在因子模型对项目的推荐方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114491095A
申请号 :
CN202210054508.4
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-18
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
胡广伟丁浩
申请人 :
南京大学
申请人地址 :
江苏省南京市栖霞区仙林大道163号
代理机构 :
北京智绘未来专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
肖继军
优先权 :
CN202210054508.4
主分类号 :
G06F16/435
IPC分类号 :
G06F16/435 G06F16/432 G06F16/48
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
G06F16/435
•••基于附加数据的过滤,例如,用户或组配置文件
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/435
申请日 : 20220118
申请日 : 20220118
2022-05-13 :
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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