公开(公告)号：CN106709780B

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN201611029658.0

申请日：2016-11-14

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 田辉 ,  陈桂林 ,  朱旭振 ,  杨钊

IPC: G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种物品推荐方法及装置，方法包括：根据预先确定的全部物品和全部用户的初始资源分布矩阵计算正向初始转移矩阵和反向初始转移矩阵；确定正向初始转移矩阵对应的正向目标流行性惩罚程度和反向初始转移矩阵对应的反向目标流行性惩罚程度；根据正向目标流行性惩罚程度、正向初始转移矩阵和初始资源分布矩阵计算正向目标转移矩阵，根据反向目标流行性惩罚程度、反向初始转移矩阵和初始资源分布矩阵计算反向目标转移矩阵，根据正向目标转移矩阵和反向目标转移矩阵计算双向目标转移矩阵；确定目标资源分布矩阵，根据目标资源分布矩阵确定推荐给每个用户的物品。本发明实现了为用户推荐更加精确、更加多样、更加个性化的物品。

公开(公告)号：CN107123032B

公开(公告)日：2020-11-13

申请号：CN201710301639.7

申请日：2017-05-02

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 朱旭振 ,  田辉 ,  陈桂林

IPC: G06Q30/06

Abstract: 本发明实施例公开了一种物品推荐方法及装置，其中方法包括：根据历史数据中预先建立的全部用户、全部用户已购买的全部物品的初始物品以及用户的资源分布矩阵，确定正向相似性矩阵以及反向相似性矩阵；确定初始双向相似性矩阵，并根据初始双向相似性矩阵确定二阶初始双向相似性矩阵；确定二阶初始双向相似性矩阵对应的目标删减冗余相似性参数；确定目标双向相似性矩阵；确定全部用户、全部用户已购买的全部物品的目标物品以及用户的资源分布矩阵，通过目标物品以及用户的资源分布矩阵确定目标物品以及用户的资源分布矩阵中全部用户对应的推荐物品。本发明实施例实现了为用户推荐的物品更加精确，以及更加个性化。

公开(公告)号：CN106875258A

公开(公告)日：2017-06-20

申请号：CN201710081612.1

申请日：2017-02-15

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 朱旭振 ,  陈桂林 ,  田辉

IPC: G06Q30/06

CPC classification number: G06Q30/0631

Abstract: 本发明实施例公开了一种物品推荐方法及装置，其中方法包括：建立全部物品全部用户的第一资源分布矩阵；对第一资源分布矩阵，通过物质扩散算法，确定第一正向转移矩阵以及第一反向转移矩阵；根据第一正向转移矩阵以及第一反向转移矩阵，确定全部物品全部用户的第一双向转移矩阵；确定第一双向转移矩阵的最优流行性惩罚参数；利用最优流行性惩罚参数，确定全部物品全部用户的第二双向转移矩阵；根据第一资源分布矩阵以及第二双向转移矩阵，确定全部物品全部用户的第二资源分布矩阵；根据第二资源分布矩阵，给全部用户的每个用户推荐全部物品中对应的至少一个物品。本发明实施例实现了为用户推荐更精准、更趋近用户消费习惯的物品。

公开(公告)号：CN106875258B

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN201710081612.1

申请日：2017-02-15

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 朱旭振 ,  陈桂林 ,  田辉

IPC: G06Q30/06

Abstract: 本发明实施例公开了一种物品推荐方法及装置，其中方法包括：建立全部物品全部用户的第一资源分布矩阵；对第一资源分布矩阵，通过物质扩散算法，确定第一正向转移矩阵以及第一反向转移矩阵；根据第一正向转移矩阵以及第一反向转移矩阵，确定全部物品全部用户的第一双向转移矩阵；确定第一双向转移矩阵的最优流行性惩罚参数；利用最优流行性惩罚参数，确定全部物品全部用户的第二双向转移矩阵；根据第一资源分布矩阵以及第二双向转移矩阵，确定全部物品全部用户的第二资源分布矩阵；根据第二资源分布矩阵，给全部用户的每个用户推荐全部物品中对应的至少一个物品。本发明实施例实现了为用户推荐更精准、更趋近用户消费习惯的物品。

公开(公告)号：CN106709780A

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201611029658.0

申请日：2016-11-14

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 田辉 ,  陈桂林 ,  朱旭振 ,  杨钊

IPC: G06Q30/06

CPC classification number: G06Q30/0631

Abstract: 本发明公开了一种物品推荐方法及装置，方法包括：根据预先确定的全部物品和全部用户的初始资源分布矩阵计算正向初始转移矩阵和反向初始转移矩阵；确定正向初始转移矩阵对应的正向目标流行性惩罚程度和反向初始转移矩阵对应的反向目标流行性惩罚程度；根据正向目标流行性惩罚程度、正向初始转移矩阵和初始资源分布矩阵计算正向目标转移矩阵，根据反向目标流行性惩罚程度、反向初始转移矩阵和初始资源分布矩阵计算反向目标转移矩阵，根据正向目标转移矩阵和反向目标转移矩阵计算双向目标转移矩阵；确定目标资源分布矩阵，根据目标资源分布矩阵确定推荐给每个用户的物品。本发明实现了为用户推荐更加精确、更加多样、更加个性化的物品。

公开(公告)号：CN107123032A

公开(公告)日：2017-09-01

申请号：CN201710301639.7

申请日：2017-05-02

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 朱旭振 ,  田辉 ,  陈桂林

IPC: G06Q30/06

Abstract: 本发明实施例公开了一种物品推荐方法及装置，其中方法包括：根据历史数据中预先建立的全部用户、全部用户已购买的全部物品的初始物品以及用户的资源分布矩阵，确定正向相似性矩阵以及反向相似性矩阵；确定初始双向相似性矩阵，并根据初始双向相似性矩阵确定二阶初始双向相似性矩阵；确定二阶初始双向相似性矩阵对应的目标删减冗余相似性参数；确定目标双向相似性矩阵；确定全部用户、全部用户已购买的全部物品的目标物品以及用户的资源分布矩阵，通过目标物品以及用户的资源分布矩阵确定目标物品以及用户的资源分布矩阵中全部用户对应的推荐物品。本发明实施例实现了为用户推荐的物品更加精确，以及更加个性化。