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公开(公告)号：CN105740444A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610072088.7
申请日：2016-02-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于用户评分的项目推荐方法，首先针对推荐系统中用户兴趣的动态性和多样性，综合时间因子对用户兴趣的全局影响，基于用户项目评分有效融入保持量函数，采用概率主题模型完成用户潜在兴趣的全局学习；然后针对其学习过程对潜在情景变化的敏感性，再次综合时间因子对用户潜在兴趣局部的影响，基于概念漂移问题的对兴趣进行面向用户个性化的二次更新学习，最后通过分析用户兴趣计算其对项目的支持度，并进行排序生成项目推荐列表。本发明能够在充分挖掘用户潜在兴趣的条件下，有效避免概念漂移问题对推荐性能的影响，提高系统的整体推荐质量。
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