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摘 要:本发明公开了一种融合多特征的矩阵分解兴趣点推荐方法及其实现系统。首先,根据社交关系中好友与非好友对用户决策的影响,结合用户评分利用自适应带宽核密度方法,计算用户签到的个性化分布,并得出兴趣点间的相关性。然后,由于Bi‑LSTM输出的序列具有词语语义和词序列前后间语法等隐藏信息的特征,而CNN擅长从一系列特征中捕捉显著特征,故而将Bi‑LSTM和CNN叠加组成新的深层神经网络,从而学习用户和兴趣点的潜在特征。最后,通过概率矩阵方法将社交、地理位置、分类偏好以及潜在特征相融合,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: | CN201911137480.5 | 专利名称: | 一种融合多特征的矩阵分解兴趣点推荐方法及其实现系统 |
申请日: | 2019-11-19 | 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: | G06F16/9536搜分类 分解搜索 |
公开/公告日: | 2023-05-26 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111061961B | 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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日期 | 法律信息 | 备注 |