基于用户评分的隐式反馈及其时效性改进的协同过滤推荐算法
公开
摘要
本发明公开了基于用户评分的隐式反馈及其时效性改进的协同过滤推荐算法，步骤一：用户相似度sim_PCC的计算；步骤二：用户评分偏好差异系数RD与TD的建模；步骤三：结合指数函数对RD与TD进行归一化建模；步骤四：用户相似度和用户评分差异的融合；步骤五：目标用户的评分预测并给与推荐本发明的协同过滤推荐算法通过对用户评分差异系数RD与TD进行建模，再结合指数函数对用户评分差异就进行归一化建模，并将其与传统相似度进行融合得到最终的IMPCC相似度，并据此选择最近邻用户，并根据邻居集为用户生成推荐，该算法提高了推荐系统的精度。
基本信息
专利标题 ：
基于用户评分的隐式反馈及其时效性改进的协同过滤推荐算法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114611014A
申请号 ：
CN202210260884.9
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
林晓王勋黄伟郑晓妹
申请人 ：
上海师范大学
申请人地址 ：
上海市奉贤区海思路100号
代理机构 ：
重庆知育道知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
肖勤
优先权 ：
CN202210260884.9
主分类号 ：
G06F16/9536
IPC分类号 ：
G06F16/9536 G06F16/9535 G06Q10/06 G06Q10/10
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
G06F16/9536
••••基于社交或协作过滤搜索自定义
法律状态
2022-06-10 ：
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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