公开(公告)号：CN108959655B

公开(公告)日：2020-04-03

申请号：CN201810889330.9

申请日：2018-08-07

Applicant: 南京大学

Inventor： 张利军 ,  卢世银 ,  周志华

IPC: G06F16/9535

Abstract: 本发明公开一种面向动态环境的自适应在线推荐方法，通过将推荐任务建模成一个在线多分类问题，然后使用自适应在线分类方法进行推荐。首先，获取应用场景的历史数据集。接着，选择分类器和损失函数，并计算出分类器在历史数据集上的最优参数作为初始值。然后，在每个回合根据分类器的预测决定推荐项目，并通过一个自适应方法更新分类器参数。该自适应方法包含一个元方法和多个专家方法。与现有技术相比，本发明能自适应地进行在线推荐，适用于变化速度和幅度无法事先预测的动态环境。

公开(公告)号：CN108959655A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810889330.9

申请日：2018-08-07

Applicant: 南京大学

Inventor： 张利军 ,  卢世银 ,  周志华

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开一种面向动态环境的自适应在线推荐方法，通过将推荐任务建模成一个在线多分类问题，然后使用自适应在线分类方法进行推荐。首先，获取应用场景的历史数据集。接着，选择分类器和损失函数，并计算出分类器在历史数据集上的最优参数作为初始值。然后，在每个回合根据分类器的预测决定推荐项目，并通过一个自适应方法更新分类器参数。该自适应方法包含一个元方法和多个专家方法。与现有技术相比，本发明能自适应地进行在线推荐，适用于变化速度和幅度无法事先预测的动态环境。

公开(公告)号：CN114861093A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210337150.6

申请日：2022-03-31

Applicant: 南京大学

Inventor： 张利军 ,  程权 ,  卢世银

IPC: G06F16/9538 ,  G06F16/9535 ,  G06Q30/06 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明公开一种面向动态环境的自适应在线排序方法和系统，通过将在线排序学习任务建模成一个多摇臂决斗赌博机问题，使用自适应在线排序方法对查询结果进行排序。首先，确定排序模型，设置相关参数。接着，使用一个自适应在线排序方法更新排序模型的参数，利用更新后的排序模型对查询结果进行排序。其中，自适应在线排序方法包含一个元方法和多个专家方法。本发明能够自适应地对查询结果进行在线排序，适用于用户查询偏好随时间变化而不断改变的动态环境。

公开(公告)号：CN114861093B

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202210337150.6

申请日：2022-03-31

Applicant: 南京大学

Inventor： 张利军 ,  程权 ,  卢世银

IPC: G06F16/9538 ,  G06F16/9535 ,  G06Q30/0601 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明公开一种面向动态环境的自适应在线排序方法和系统，通过将在线排序学习任务建模成一个多摇臂决斗赌博机问题，使用自适应在线排序方法对查询结果进行排序。首先，确定排序模型，设置相关参数。接着，使用一个自适应在线排序方法更新排序模型的参数，利用更新后的排序模型对查询结果进行排序。其中，自适应在线排序方法包含一个元方法和多个专家方法。本发明能够自适应地对查询结果进行在线排序，适用于用户查询偏好随时间变化而不断改变的动态环境。