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摘 要:基于随机锚点对选择的局部模型加权融合Top‑N电影推荐方法,利用电影文本数据通过LDA主题模型和GBDT梯度提升决策树得到用户和电影在语义层次的特征向量,然后基于该特征向量分别计算用户和电影的高斯核相似度,接着在原始数据集中随机选择多个<用户,电影>锚点对,并结合用户和电影的高斯核相似度为每个锚点对重新构造局部训练矩阵,再利用SLIM稀疏线性模型作为基本推荐模型为每个局部训练矩阵训练得到对应的局部推荐模型,最后通过局部推荐模型之间的加权融合生成最终的融合推荐模型。该推荐方法在数据稀疏的场景下也保持了模型的稳定性,能有效解决传统单一推荐模型在数据稀疏场景的极易发生过拟合的问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810471640.9 | 专利名称: | 基于随机锚点对选择的局部模型加权融合Top-N电影推荐方法 |
申请日: | 2018-05-17 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/783搜分类 传播与展示 选 P 港口搜索 |
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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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |