[00287534]一种基于概率矩阵分解结合相似度的个性化推荐方法

交易价格： 面议

类型： 发明专利

技术成熟度： 正在研发

专利所属地：中国

专利号：CN201710108298.1

交易方式： 完全转让许可转让技术入股

联系人：南京邮电大学

所在地：江苏南京市

服务承诺: 产权明晰; 资料保密
对所交付的所有资料进行保密; 如实描述

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技术详细介绍

本发明公开了一种基于概率矩阵分解结合相似度的个性化推荐方法，具体包含以下步骤S1建立物品信息和历史评分数据库；S2生成用户之间和物品之间的相似度矩阵；S3对上述矩阵的行向量按照降序进行排列；S4基于概率矩阵分解模型生成目标函数；S5生成最终的用户和物品的潜在特征矩阵；S6根据最终的用户和物品的潜在特征矩阵生成预测的评分矩阵；S7对用户进行个性化推荐。本发明中，可以根据用户的潜在特征向量与相似度高的用户潜在特征向量有关，使得预测评分更加贴近用户的真实评分，从而提高当前推荐系统推荐准确率。

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