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摘 要:本发明公开了一种融合主题匹配与双向偏好的个性化事件推荐方法及系统。首先,利用文档主题生成模型LDA提取事件和用户参与的历史事件的主题信息,计算用户与事件的主题匹配度;其次,对于基于事件的社交网络推荐从用户和事件的双向角度考虑,构建用户和事件的偏好模型,分别得到用户偏好评分和事件偏好评分,从用户和事件两个角度更完整地挖掘偏好关系;最后,将用户‑事件对匹配度融合用户事件双向偏好线性加权组合得到最终的用户‑事件对综合评分,将排序后的TOP‑K个用户‑事件对作为推荐结果。本方案推荐算法的性能优于传统的推荐方案,能很好地预测用户的个性化偏好,从而达到个性化推荐的目的。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010069262.9 | 专利名称: | 融合主题匹配与双向偏好的个性化事件推荐方法及系统 |
申请日: | 2020-01-21 | 申请/专利权人 | 江西财经大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/9535搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111428127B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |