发明专利已授权

一种利用NMF的不同活跃度用户长尾推荐方法与系统

📄 申请号：CN202311213550.7 📄 发布日：2026/07/31

著录项目信息

申请日

2023-09-20

公开号

CN116992155B

公开日

2023-12-12

申请人

江西财经大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06F16_9536 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

推荐算法推荐算法矩阵分解协同过滤

应用场景

个性化推荐, 电商推荐, 内容推荐, 长尾商品推荐, 用户行为分析

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出一种利用NMF的不同活跃度用户长尾推荐方法与系统，该方法包括：预测出用户对所有项目的评分，再将用户及项目按照活跃度划分为活跃用户分支和不活跃用户分支；将活跃用户分支和不活跃用户分支分别采用协同过滤方法和User‑KNN的方式获取对应的预推荐结果；将推荐列表中的部分热门项目替换为相似的长尾项目，并且在替换的过程中过滤掉潜在的热门项目，以提高长尾项目的曝光率，得到最终推荐结果。本发明通过对不同活跃度的用户采用不同的推荐方法，充分挖掘出不同信息量用户的兴趣，有效地改善了同一推荐方式面对不同信息量用户上的不足，提升了推荐的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20231212

✅ 授权

20231121

?? 实质审查的生效：

20231103

📄 公开

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