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公开(公告)号:CN112989215B
公开(公告)日:2022-06-14
申请号:CN201911279154.8
申请日:2019-12-13
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏用户行为数据的知识图谱增强的推荐系统,用于在稀疏用户历史行为记录数据场景下,完成高准确率的用户兴趣挖掘从而生成与用户兴趣相关的用户推荐结果并推荐给用户,其特征在于,包括:用户兴趣挖掘模块,用于对各个用户的用户行为数据进行挖掘从而得到对应用户兴趣的初步推荐结果;以及推荐结果重排模块,用于对初步推荐结果进行重排和调整从而得到更契合用户兴趣的用户推荐结果,其中,用户兴趣挖掘模块包括预处理部、用户画像构建部、语义扩展部、标签池构建部、标签过滤部以及标签采样部,推荐结果重排模块包括访问对象扩展部以及推荐结果调整部。
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公开(公告)号:CN112989215A
公开(公告)日:2021-06-18
申请号:CN201911279154.8
申请日:2019-12-13
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/36
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏用户行为数据的知识图谱增强的推荐系统,用于在稀疏用户历史行为记录数据场景下,完成高准确率的用户兴趣挖掘从而生成与用户兴趣相关的用户推荐结果并推荐给用户,其特征在于,包括:用户兴趣挖掘模块,用于对各个用户的用户行为数据进行挖掘从而得到对应用户兴趣的初步推荐结果;以及推荐结果重排模块,用于对初步推荐结果进行重排和调整从而得到更契合用户兴趣的用户推荐结果,其中,用户兴趣挖掘模块包括预处理部、用户画像构建部、语义扩展部、标签池构建部、标签过滤部以及标签采样部,推荐结果重排模块包括访问对象扩展部以及推荐结果调整部。
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