基于用户自相似度的多模型相结合的电影推荐方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710493196.6
IPC分类号：G06F17/30;G06K9/62
申请日期：
2017-06-26
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	基于用户自相似度的多模型相结合的电影推荐方法
申请号	CN201710493196.6	申请日期	2017-06-26
法律状态	暂无	申报国家	中国
公开/公告日	2017-11-21	公开/公告号	CN107368540A
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;;;G;0;6;K;9;/;6;2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	张欣;林灵;吕坤;董浩
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明涉及一种基于用户自相似度的多模型相结合的电影推荐方法，属于数据科学与数据挖掘技术领域。本发明基于用户对电影的评分信息的自相似度来动态地将协同过滤与内容过滤所得结果进行融合，得到推荐结果。在电影的多值属性与机器学习中的分类树模型的结合时，提出了将一部电影的多个属性值分开，使之成为独立的特征向量，将多值属性与分类树模型很好地结合在一起。本发明提出的基于用户自相似度的多模型相结合的电影推荐方法与已有方法相比较，优点是：本发明基于用户对电影的评分信息的自相似度来动态地将协同过滤与内容过滤所得结果进行融合，得到的推荐结果更符合用户需求，推荐质量更高。

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