发明专利 已授权

一种基于隐式反馈的协同过滤算法的优化策略

📄 申请号:CN202410417606.9 📄 发布日:2026/05/07

著录项目信息

申请日
2024-04-09
公开号
CN118013137A
公开日
2024-05-10
申请人
华侨大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

推荐系统, 电子商务, 内容分发, 个性化服务, 广告投放

摘要

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。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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