公开(公告)号：CN110209954B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN201910476821.5

申请日：2019-06-03

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王海艳 ,  孙成成 ,  王宏静 ,  骆健

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于LDA主题模型和深度学习的群组推荐方法，包括：获取用户的历史信息，所述用户的历史信息包括：用户参与的服务信息、用户参与的群组信息；基于所述用户的历史信息中的主题内容以及LDA主题模型，获得所述用户的历史信息的期间范围内的动态偏好；描述所述用户的动态偏好与服务之间的对应关系；通过群组中各个用户之间的相互影响，修正群组内各个用户的动态偏好与服务之间的对应关系，之后得到群组对于服务的偏好。采用上述方案，可以解决用户偏好相对于时间因素而产生变化的问题；考虑到用户的社交关系对用户的服务选择的影响，更符合实际生活中推荐系统的需求，提高了推荐的精度和准确度。

公开(公告)号：CN110209954A

公开(公告)日：2019-09-06

申请号：CN201910476821.5

申请日：2019-06-03

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王海艳 ,  孙成成 ,  王宏静 ,  骆健

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于LDA主题模型和深度学习的群组推荐方法，包括：获取用户的历史信息，所述用户的历史信息包括：用户参与的服务信息、用户参与的群组信息；基于所述用户的历史信息中的主题内容以及LDA主题模型，获得所述用户的历史信息的期间范围内的动态偏好；描述所述用户的动态偏好与服务之间的对应关系；通过群组中各个用户之间的相互影响，修正群组内各个用户的动态偏好与服务之间的对应关系，之后得到群组对于服务的偏好。采用上述方案，可以解决用户偏好相对于时间因素而产生变化的问题；考虑到用户的社交关系对用户的服务选择的影响，更符合实际生活中推荐系统的需求，提高了推荐的精度和准确度。