公开(公告)号：CN107562947B

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN201710883100.7

申请日：2017-09-26

Applicant: 宿州学院

Inventor： 崔琳 ,  汪材印 ,  张志伟 ,  宋启祥 ,  吴孝银 ,  李玉林 ,  戚溪溪

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/36 ,  G06F16/18 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种移动时空感知下动态即时推荐服务模型建立方法。该方法包括：对所采集的移动用户情景日志数据集进行预处理；采用CIT‑LDA主题模型，抽取每个时间片下的移动时空感知信息和用户行为偏好变化信息进行语义建模；采用对称KL散度计算用户兴趣主题的漂移概率，确定用户兴趣变化点；将用户兴趣子主题漂移轨迹的演化分为三种类型；根据用户的长期兴趣、短期兴趣以及每个兴趣所具有的权重，确定用户行为偏好模型；确定基于Top‑K的个性化动态即时推荐服务模型。本发明在Hadoop并行分布式计算环境下，使用CIT‑LDA主题模型、构建用户行为偏好变化的模型和基于Top‑K的个性化推荐方法对移动互联下基于情景感知和用户兴趣变化的个性化推荐服务进行探索性研究。

公开(公告)号：CN107562947A

公开(公告)日：2018-01-09

申请号：CN201710883100.7

申请日：2017-09-26

Applicant: 宿州学院

Inventor： 崔琳 ,  汪材印 ,  张志伟 ,  宋启祥 ,  吴孝银 ,  李玉林 ,  戚溪溪

IPC: G06F17/30 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种移动时空感知下动态即时推荐服务模型建立方法。该方法包括：对所采集的移动用户情景日志数据集进行预处理；采用CIT-LDA主题模型，抽取每个时间片下的移动时空感知信息和用户行为偏好变化信息进行语义建模；采用对称KL散度计算用户兴趣主题的漂移概率，确定用户兴趣变化点；将用户兴趣子主题漂移轨迹的演化分为三种类型；根据用户的长期兴趣、短期兴趣以及每个兴趣所具有的权重，确定用户行为偏好模型；确定基于Top-K的个性化动态即时推荐服务模型。本发明在Hadoop并行分布式计算环境下，使用CIT-LDA主题模型、构建用户行为偏好变化的模型和基于Top-K的个性化推荐方法对移动互联下基于情景感知和用户兴趣变化的个性化推荐服务进行探索性研究。