发明专利 已授权

一种基于深度学习的结合信任和影响力的个性化推荐方法

📄 申请号:CN201811313107.6 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2018-11-06
公开号
CN110362738B
公开日
2021-12-21
申请人
杭州电子科技大学
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

个性化推荐, 社交网络推荐, 电子商务推荐, 内容推荐

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的结合信任和影响力的个性化推荐方法,具体包括:构建用户‑项目评分矩阵;对数据进行特征提取;对用户‑项目已评分矩阵进行计算后得到用户初始直接信任度,使用皮尔逊相关系数度量计算用户相似度,并结合用户交互频率得到用户对项目的偏好度;在成功或失败的用户交互中根据用户对项目的偏好度为不同的项目分配不同的权重,得到最终的直接信任度,并形成用户‑用户信任矩阵;利用信任网络中的拓扑结构信息来挖掘社交网络中影响力较大的用户节点;构建及训练模型;通过训练好的模型预测用户对未知项目的评分,选择较高评分的项目产生推荐集。本发明使用深度学习得到更精确的特征向量,从而提高了推荐的精确度。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN110362738B

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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

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:68 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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