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摘 要:本发明公开了一种跨域协同过滤方法,将用户项目评分数据转换为训练样本集后,对每个辅助域的用户项目评分矩阵进行Funk‑SVD分解得到用户潜在向量,继而使用所述用户潜在向量扩展所述训练样本集得到第一扩展训练样本集,添加项目特征信息来扩展第一扩展训练样本集得到第二扩展训练样本集,使用所述第二扩展训练样本集训练不平衡分类器,最后基于所述不平衡分类器预测所述用户项目评分数据的缺失数据并生成推荐;通过采用辅助域数据进行扩展解决目标域数据稀疏性问题,继而对扩展后训练样本进行不平衡分类器的训练,采用不平衡分类器预测目标域的缺失项,进而得到推荐数据,解决现有推荐系统数据集稀疏和不平衡性问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811209371.5 | 专利名称: | 一种跨域协同过滤方法和系统 |
申请日: | 2018-10-17 | 申请/专利权人 | 青岛科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市崂山区松岭路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/9535搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |