[发明专利]融合信任度和度量因子矩阵分解的兴趣点推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201911137487.7 | 申请日： | 2019-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN110955829B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 钱忠胜;刘翔宇 | 申请（专利权）人： | 江西财经大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536 |
| 代理公司： | 深圳市华腾知识产权代理有限公司 44370 | 代理人： | 彭年才 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合信任度和度量因子矩阵分解的兴趣点推荐方法及系统，从不同角度去构建用户社交关系矩阵成为研究的重点，该推荐方法和系统利用社交网络中的用户信息以及用户间的互动信息构建用户社交信任网络，再与度量因子矩阵分解模型融合进行综合推荐。该推荐方法和系统从不同的角度、数据广度和深度挖掘了与用户相关的信息，更真实地还原用户属性及行为，建立用户偏好模型，使用户兴趣点的推荐更加准确，更加个性化，达到了更好的推荐效果。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 信任 度量 因子 矩阵 分解 兴趣 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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