发明专利 已授权

一种融合协同过滤与Embedding技术的混合推荐方法

📄 申请号:CN202311358647.7 📄 发布日:2026/10/28

著录项目信息

申请日
2023-10-19
公开号
CN117216416B
公开日
2025-09-09
申请人
淮安大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

电子商务, 内容分发, 广告推荐, 社交网络, 信息服务

摘要

本发明公开了一种融合协同过滤与Embedding技术的混合推荐方法,包括步骤:S1:数据预处理,先将数据进行处理,对数据进行清洗和将数据转化为指定的格式;S2:用ALS算法训练隐语义模型,根据用户评分表和商品数据集计算用户商品推荐矩阵;S3:网络节点的向量化,采用Embedding中的node2vec模型实现节点向量化,添加商品的侧面信息,完成了商品的向量化之后,计算商品对应特征向量间的余弦值,然后进行推荐,将距离目标商品最近的商品推荐给用户;S4:对ALS算法和Node2vec算法的推荐结果进行加权组合,得到最终的混合推荐结果。在一定程度上解决了某些推荐算法的准确度较低、可扩展性较差、数据稀疏性以及推荐系统中容易存在冷启动问题的缺点。

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: CN117216416B

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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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