[发明专利]基于即时学习的个性化推荐方法和系统有效
| 申请号： | 202110362445.4 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN113221019B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 宗兰芳;刘业政;张璐;周芦娟;鲁泽昊;吴乐乐 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9535;G06F16/958;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京久诚知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11542 | 代理人： | 余罡 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于即时学习的个性化推荐方法、系统、存储介质和电子设备，涉及信息推荐领域。本发明包括获取查询用户对推荐信息的第一历史评分矩阵；计算查询用户与其他用户的相似性，获取相似用户的第二历史评分矩阵，得到相似样本矩阵；将相似样本矩阵输入局部加权回归模型中，得到回归系数矩阵；根据第一历史评分矩阵和回归系数矩阵，获取查询用户对待推荐信息的评分预测值。将时间要素考虑到推荐算法之中，从历史数据中找出与当前查询样本最匹配的样本数据进行局部建模，从而可以有效解决变量的非线性和跳跃性的变化问题，提高输出推荐的预测精度，有利于体现用户兴趣即时变化，解决了已有的个性化推荐算法不能即时反应用户的兴趣漂移问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 即时 学习 个性化 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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