[发明专利]一种基于协同过滤推荐算法-K最近邻分类算法的App推荐方法在审
| 申请号： | 201510973710.7 | 申请日： | 2015-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN105574183A | 公开（公告）日： | 2016-05-11 |
| 发明（设计）人： | 刘海亮;宋聪颖;黄鹏 | 申请（专利权）人： | 中山大学深圳研究院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种基于协同过滤推荐算法-K最近邻分类算法的App推荐方法。本发明采用一种支持向量机与KNN算法相结合的方法实现室内定位，旨在改善App推荐的精准度，其实现推荐的主要过程如下，第一，采集用户注册信息，包括年龄、爱好、账号等信息；第二，采集用户移动设备上安装的App名称信息并且上传到后台服务器；在用户装载或卸载移动设备上的App时，其在后台服务器上对应的App名称信息也相应地添加或删除；第三，采用基于协同过滤的推荐算法，根据KNN原理，利用用户安装的App信息，找出与该用户兴趣相似度较大的集合M；将集合M中的用户所有App信息存储到集合N中；统计集合N中各个App出现的次数，按照次数多少的顺序返回给用户。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 协同 过滤 推荐 算法 近邻 分类 app 方法 | ||
【主权项】：
一种基于协同过滤推荐算法与K最近邻分类算法的App推荐方法，其特征在于，采用基于协同过滤推荐算法与K最近邻法相结合的算法实现App推荐，具体的步骤如下：S1、采集用户注册信息，包括年龄、爱好、账号等信息；S2、采集用户移动设备上安装的App名称信息并且上传到后台服务器；在用户装载或卸载移动设备上的App时，其在后台服务器上对应的App名称信息也相应地添加或删除；S3、采用基于协同过滤的推荐算法，根据用户安装的App信息，找出与该用户兴趣相似度较大的集合M；将集合M中的用户所有App信息存储到集合N中；统计集合N中各个App出现的次数，按照次数多少的顺序返回给用户。
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