一种基于扩展特征向量的个性化协同过滤推荐方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201210544232.4
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2012-12-14
申请人：
北京理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于扩展特征向量的个性化协同过滤推荐方法
申请号	CN201210544232.4	申请日期	2012-12-14
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2013-03-13	公开/公告号	CN102968506A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	北京理工大学	申请人地址	北京市海淀区中关村南大街5号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京理工大学	当前权利人	北京理工大学
发明人	樊博;宿红毅
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于扩展特征向量的个性化协同过滤推荐方法，属于计算机机器学习领域。其具体操作过程为：①确定用户/物品的扩展特征向量。②计算候选推荐物品的推荐值。③对候选推荐物品的推荐值按照从大到小的顺序进行排序。④选取前N个物品推荐给用户u。本发明方法与已有个性化推荐方法相比较，具有如下优点：①由于参与计算的信息更多，可以更准确地为用户给出推荐项目列表。②具有简单、易行、高效的特点，适合目前广泛流行的分布式计算应用。③可以从现有的关于用户和项目自身属性的信息，为新用户做出推荐，一定程度上减小了偏好信息缺乏对推荐结果的影响。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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