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公开(公告)号：CN105868298A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610172881.4
申请日：2016-03-23
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06F16/9535 , G06K9/6276 , G06K9/6282 , G06Q30/0255
Abstract: 本发明公开了一种基于二叉决策树的手机游戏推荐方法，主要通过训练二叉决策树分类模型来确定用户是否对特定的待推荐手机游戏趣，从而将特征权重对推荐的影响从主观赋值转变为学习模型自动预测。本发明的特色在于使用二叉决策树来确定游戏推荐场景中的特征选择和权重衡量问题，并给出相应的推荐模型。使用本发明可以较好地保证推荐结果和用户偏好的准确性，同时对推荐结果无需做额外二次挑选的前提下又可以保证推荐结果的多样性。
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公开(公告)号：CN104090936A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410299211.X
申请日：2014-06-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30876
Abstract: 本发明公开了一种基于超图排序的新闻推荐方法，包括以下步骤：1)预处理，2)超图构建，3)矩阵构建，4)排序，5)获得排序结果，6)获得推荐结果。本发明主要通过使用超图模型挖掘用户和新闻内容的内在关系和排序关系，从而将新闻推荐比较繁杂的处理体系简化为一个明晰简洁的关联架构。本发明的特色在于简化了新闻推荐的预处理步骤，而且直接给出了推荐列表。使用本发明可以较好地保证推荐结果与用户偏好的准确性，同时对推荐结果无需做额外二次挑选的前提下又可以保证推荐结果的多样性。
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公开(公告)号：CN104090931A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410290459.X
申请日：2014-06-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , G06F17/30705 , G06F17/30876 , G06F17/30882
Abstract: 本发明公开了一种基于网页链接参数分析的信息预测采集方法，包括以下顺序的步骤：计算网页链接的参数特征统计信息，计算网页所包含外部链接的分布信息，根据网页的外部链接分布特征对网页进行分类，网页资源的抽样预测，预测样本的采集测试，网页资源的总体预测。本发明的方法，有效地补充了传统采集信息方式的不足，扩展了待采集链接资源的数量，利用已知的网页资源特征预测到了大量未采集的网页资源，提高了采集网页信息的覆盖率。
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公开(公告)号：CN104090936B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410299211.X
申请日：2014-06-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于超图排序的新闻推荐方法，包括以下步骤：1)预处理，2)超图构建，3)矩阵构建，4)排序，5)获得排序结果，6)获得推荐结果。本发明主要通过使用超图模型挖掘用户和新闻内容的内在关系和排序关系，从而将新闻推荐比较繁杂的处理体系简化为一个明晰简洁的关联架构。本发明的特色在于简化了新闻推荐的预处理步骤，而且直接给出了推荐列表。使用本发明可以较好地保证推荐结果与用户偏好的准确性，同时对推荐结果无需做额外二次挑选的前提下又可以保证推荐结果的多样性。
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