[发明专利]一种图构建框架下的矩阵分解推荐方法在审
| 申请号： | 201710028396.4 | 申请日： | 2017-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN106846106A | 公开（公告）日： | 2017-06-13 |
| 发明（设计）人： | 杨明;陶昀翔 | 申请（专利权）人： | 南京师范大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210024 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种图构建框架下的矩阵分解推荐方法，包括以下步骤(1)根据用户评分数据建立评分矩阵；(2)在基于流形正则化的评分矩阵分解模型中加入约束项用来更新相似度信息，从而建立新的分解模型；(3)基于评分或标签或主题模型计算物品间的初始相似度；(4)随机初始化分解模型中待求解的隐语义特征向量和物品及用户的偏置向量；(5)基于初始相似度，使用随机梯度下降法自适应地更新分解模型中的参数；(6)得到完整的最终评分矩阵，并根据评分矩阵为用户提供推荐。本发明可以弥补在相似度计算不精确时，依赖相似度的推荐算法的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 构建 框架 矩阵 分解 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种图构建框架下的矩阵分解推荐方法，其特征在于包括以下步骤：(1)根据用户评分数据建立评分矩阵；(2)在基于流形正则化的评分矩阵分解模型中加入约束项用来更新相似度信息，从而建立新的分解模型；(3)基于评分或标签或主题模型计算物品间的初始相似度；(4)随机初始化分解模型中待求解的隐语义特征向量和物品及用户的偏置向量；(5)基于初始相似度，使用随机梯度下降法自适应地更新分解模型中的参数；(6)得到完整的最终评分矩阵，并根据评分矩阵为用户提供推荐。
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