[发明专利]协同推荐的方法、装置及终端设备有效
| 申请号： | 201810929836.8 | 申请日： | 2018-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN109190023B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 马超 | 申请（专利权）人： | 深圳信息职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/28;G06N3/00 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 张全文 |
| 地址： | 518000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种协同推荐方法、装置及终端设备。其中，方法包括：获取预定数量的项目数据集信息，所述项目数据集信息包括用户对所述项目数据集里面的项目的评分信息；基于所述项目数据集信息，根据乌鸦搜索算法进行迭代搜索，查找到最优模糊C‑means聚类的簇中心的位置；将所述最优模糊C‑means聚类的簇中心的位置作为初始簇中心的位置，基于优化后的所述初始簇中心的位置，根据模糊C‑means聚类方法计算用户之间的相似度，根据所述相似度对所述用户进行分类，以构建推荐模型；基于所述推荐模型，对目标用户未评分的项目进行预测，通过相似度度量得到预测评分，并基于所述预测评分的排序信息将前N个项目推荐给所述目标用户。 | ||
| 搜索关键词： | 协同 推荐 方法 装置 终端设备 | ||
【主权项】：
1.一种协同推荐的方法，其特征在于，包括：获取预定数量的项目数据集信息，所述项目数据集信息包括用户对所述项目数据集里面的项目的评分信息；基于所述项目数据集信息，根据乌鸦搜索算法进行迭代搜索，查找到最优模糊C‑means聚类的簇中心的位置；将所述最优模糊C‑means聚类的簇中心的位置作为初始簇中心的位置，基于优化后的所述初始簇中心的位置，根据模糊C‑means聚类方法计算用户之间的相似度，根据所述相似度对所述用户进行分类，以构建推荐模型；基于所述推荐模型，对目标用户未评分的项目进行预测，通过相似度度量得到预测评分，并基于所述预测评分的排序信息将前N个项目推荐给所述目标用户。
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