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专利名称：一种提升推荐系统多样性的方法申请号：201810067389X 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：样本训练机器学习数据算法相似专利发布日：2024/12/13
摘要：本发明公开了一种提升推荐系统多样性的方法，包括：输入训练样本和预测样本，训练样本为正样本；基于训练正样本生成负样本，利用PITF矩阵分解方法对正负样本进行降维，将降维后的数据进行混合加权线性表示，生成初步推荐模型；对正负样本进行联合特征筛选(提出带有高层次信息的目标函数、求解回归系数矩阵和联合特征筛选结果)；将初步推荐模型与联合特征的标签集合进行结合生成合成推荐单元，并将预测样本输入其中，得到的结果进行计数排名融合生成最终推荐列表。本发明基于矩阵相似性构造损失函数来筛选联合特征的思想提供一种基于联合特征提升推荐系统多样性的方法，用以解决目前推荐系统存在推荐结果多样性偏低的问题。

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