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公开(公告)号：CN110765364A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911005417.6
申请日：2019-10-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F16/9536 , G06K9/62 , G06F17/16
Abstract: 基于局部优化降维和聚类的协同过滤方法；在线用户或客户经常面临关键信息过载的问题推荐系统可以有效缓解信息过载它个性化地引导用户在众多可能的项目中找到吸引人或满足要求的对象；推荐系统通过有效地将客户需求与最优产品映射到一起充分提高了客户满意度；目前多数推荐方法无法权衡推荐时间与推荐准确性的关系；本发明方法包括如下步骤特征是：首先对稀疏的用户-项目评分矩阵做降维处理得到用户特征矩阵；其次对用户特征矩阵应用聚类技术得到相似用户的聚类；然后在用户测试集上预测目标用户的评分；最后根据预测结果选择评分最高的N个项目产生推荐；本发明用于准确并实时地对用户产生推荐。
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