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公开(公告)号：CN105894350A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610188765.1
申请日：2016-03-29
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06Q30/0631 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于多示例多标记学习的手机游戏道具推荐方法，包括如下步骤：首先将游戏原始运营数据转化为MIML的形式，生成MIML训练数据集合；然后根据训练数据集合训练推荐模型；将测试用户数据转化为MIML的形式，用得到的推荐模型进行预测，输出相关的标记排序作为推荐结果。本发明提出的方法有效利用了玩家行为数据中的大量事件上下文、玩家行为数据中与道具购买并不直接相关的事件，推荐的结果更加准确。
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