发明专利 已授权

一种基于用户上下文耦合相似度的概率矩阵分解推荐方法

📄 申请号:CN201910914813.4 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2019-09-25
申请人
浙江工业大学
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, 电商推荐, 内容推荐, 社交网络推荐, 广告精准投放

摘要

一种基于用户上下文耦合相似度的概率矩阵分解推荐方法。首先,结合用户上下文信息的耦合相似度和用户可信度构建用户关系矩阵;然后联合用户信任关系矩阵和用户项目矩阵进行概率分解学习特征向量;最后通过新用户信任用户完成推荐。本发明的目的在于提供一种基于用户上下文耦合相似度的概率矩阵分解推荐方法,将用户上下文信息耦合相似性作为一种特殊的信任关系,通过用户上下文信息之间的耦合相似度和用户信任度构建用户信任关系矩阵,然后联合用户评分矩阵概率分解学习潜在特征向量,从而实现推荐;以解决推荐系统中广泛面临的“冷启动”和“稀疏性”问题。

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:

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该专利的转让价格是多少?

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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

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议价
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