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公开(公告)号：CN115439187A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211073967.3
申请日：2022-09-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种基于用户短期偏好的服务推荐方法，首先正式定义了服务推荐中的行为惯性，并通过用户购买商品的数量和概率对其进行量化。其次，总结了三种用户购买行为模式，以提取特征作为模型的输入，以预测用户将购买的候选商品集。最后，通过将用户兴趣保持量定义为改变用户当前状态的“外力”来适应牛顿第一定律以解决推荐问题。并通过艾宾浩斯遗忘曲线计算用户的兴趣保持量，将用户的惯性和兴趣留存进行比较，判断用户当前的购买状态是否发生了变化，选择可能改变用户购买状态的商品作为最终推荐结果。本发明提高了推荐结果的有效性。
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公开(公告)号：CN108876069B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811084437.2
申请日：2018-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种养老服务推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)服务平台通过互联网网页或预设的养老数据库获得养老服务的评分信息S，计算出待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户v的相似度sim'(u,v)；(2)建立评价时间模型，服务平台计算待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户v对养老服务服务的偏好值Pu，i；(3)预测待推荐用户需要的养老服务评分值S(u，i)，服务平台按照由高到低的顺序推荐给待推荐的用户u。本发明的有益效果是推荐的养老服务充分考虑用户的社交圈、社交特点和社交信任度，并考虑用户的兴趣变化，推荐的养老服务机构或养老服务更个性化、合理化。
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公开(公告)号：CN108876069A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201811084437.2
申请日：2018-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供一种养老服务推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)服务平台通过互联网网页或预设的养老数据库获得养老服务的评分信息S，计算出待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户v的相似度sim'(u,v)；(2)建立评价时间模型，服务平台计算待推荐用户u与互联网网页或预设的养老数据库中用户v对养老服务服务的偏好值Pu，i；(3)预测待推荐用户需要的养老服务评分值S(u，i)，服务平台按照由高到低的顺序推荐给待推荐的用户u。本发明的有益效果是推荐的养老服务充分考虑用户的社交圈、社交特点和社交信任度，并考虑用户的兴趣变化，推荐的养老服务机构或养老服务更个性化、合理化。
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