公开(公告)号：CN104503973A

公开(公告)日：2015-04-08

申请号：CN201410648324.6

申请日：2014-11-14

Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)

Inventor： 贝毅君 ,  郑丽梦 ,  刘智新 ,  刘二腾

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30867 ,  G06K9/6277

Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值分解与分类器融合推荐的方法，通过对数据的预处理，计算项目的平均分和概率分布，通过随机梯度下降方法训练奇异值分解模型，对用户的已评分项目集合，通过熵值的计算方法计算用户在项目类别上的熵集合，并确定项目不确定性临界值，通过比较预测项目的不确定性和临界值决定是否使用分类器，并使用Top-N方法推荐出用户所有未评项目中评分最高的N个项目。本发明采用通过用户历史评分数据，对其进行剖析，最后产生个性化推荐；利用奇异值分解算法得到指定项目i的预测评分，并通过计算项目在每个用户上的信息熵决定是否进行分类，最终通过分类器得到项目的最后预测分，从而提高了推荐方法的准确性。