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公开(公告)号：CN107169830B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710338139.0
申请日：2017-05-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类PU矩阵分解的个性化推荐方法，包括使用聚类PU矩阵分解方法训练模型的步骤，对用户或商品进行推荐的步骤：首先收集已有的用户或商品的特征数据，根据用户对商品的行为构建二值关系矩阵，在二值关系矩阵中只有正例被观察到，定义基于聚类PU矩阵分解方法的学习模型，训练推荐算法模型；最后在推荐时，用训练得到的模型预测用户和商品的关系，得到预测值，根据预测值从高到低对用户或商品进行推荐。
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公开(公告)号：CN107169830A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710338139.0
申请日：2017-05-15
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类PU矩阵分解的个性化推荐方法，包括使用聚类PU矩阵分解方法训练模型的步骤，对用户或商品进行推荐的步骤：首先收集已有的用户或商品的特征数据，根据用户对商品的行为构建二值关系矩阵，在二值关系矩阵中只有正例被观察到，定义基于聚类PU矩阵分解方法的学习模型，训练推荐算法模型；最后在推荐时，用训练得到的模型预测用户和商品的关系，得到预测值，根据预测值从高到低对用户或商品进行推荐。
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