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[CN201910914813.4] - 浙江工业大学

专利申请

2019-09-25
公布公告

2021-10-26
授权日期

2021-10-26
终止

2031-10-24

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

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN201910914813.4 申请日期： 2019-09-25 专利主类别： G06F16/9535 {{ classMap["G06F16/9535"] }}

申请人名称：浙江工业大学

查看申请人名下所有专利

申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

G06F16/9535 :

G06F17/10 :

专利注册信息

初审公告期号	2019-09-25	初审公告日期	2021-10-26
注册公告期号	2021-10-26	注册公告日期	2021-10-26
专用权期限	2021-10-26 - 2031-10-24	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

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。

法律进度