一种面向社交网络的多属性协同过滤推荐方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201410577626.9
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2014-10-24
申请人：
重庆邮电大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种面向社交网络的多属性协同过滤推荐方法
申请号	CN201410577626.9	申请日期	2014-10-24
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2015-01-28	公开/公告号	CN104317900A
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	重庆邮电大学	申请人地址	重庆市南岸区黄桷垭崇文路2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	重庆邮电大学	当前权利人	重庆邮电大学
发明人	刘宴兵;蹇怡;肖云鹏;徐光侠;冉欢;钟晓宇;袁仲;龚波
代理机构	重庆市恒信知识产权代理有限公司	代理人	刘小红

摘要

本发明请求保护一种面向社交网络的多属性协同过滤推荐方法，首先，利用社交网络的海量数据信息，收集用户、朋友和项目列表信息，构建原始用户-项目评分矩阵；其次，利用九数取中均值的思想，对稀疏矩阵进行预测填充；第三，通过用户-项目二分图来计算用户间吸引相似度；第四，计算其互动相似度，再线性组合吸引相似度与互动相似度得到用户彼此间的综合相似度，搜索得到目标用户的最邻居集；最后，根据目标用户最近邻居集对目标用户待推荐项目进行预测评分，生成Top-N推荐集。该方法改进了传统协同过滤方法中用户间相似度的计算规则，缓解了评分矩阵稀疏性给协同过滤方法以及推荐系统带来的巨大阻碍，提高了推荐系统的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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