专利交易市场

本申请实施例属于人工智能领域，应用于智慧企业领域中，涉及一种基于协同过滤算法的演示文稿推荐方法，包括接收用户对象的演示文稿推荐请求；根据所述推荐请求获取所述用户对象的对象特征和应用特征，其中，所述应用特征包括所述用户对象对各演示文稿进行应用类型标记的历史信息；基于通过协同过滤算法计算得到的文稿适配度，根据所述对象特征和所述应用特征计算所述用户对象的相似对象；获取通过文稿适配算法得到的与所述相似对象对应的演示文稿的适配类型，并将所述适配类型发送给所述用户对象。本申请还提供一种基于协同过滤算法的演示文稿推荐装置、计算机设备及存储介质。采用本方法大大提高了文稿推荐的准确率。

本发明公开了一种基于隐式反馈的协同过滤算法的优化策略，涉及协同过滤算法推荐领域，包括：基于用户的隐式反馈数据计算用户对交互商品的偏好值及商品热度；根据用户对交互商品的偏好值以及商品集合对每一个用户建立最近邻模型，预测该用户对部分未交互商品的偏好值，并将这部分未交互商品标注为该用户的交互商品；计算用户对所有商品有兴趣或无兴趣的置信度；采用改进ALS优化算法对用户和商品进行建模，获得用户‑商品模型；基于用户‑商品模型实现针对给定用户的商品推荐。本发明用于对隐式反馈数据进行一个高质量的分析，并提高基于隐式反馈数据的模型训练质量，同时有效缓解数据稀疏性带来的消极影响。