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一种基于多核融合的新项目协同推荐方法

基本信息

申请号 CN201910070714.2 申请日 -
公开（公告）号 CN109840702A 公开（公告）日 2019-06-04
申请公布号 CN109840702A 申请公布日 2019-06-04
分类号 G06Q10/06（2012.01）I; G06F16/9535（2019.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 田斌 申请（专利权）人 山西开拓科技股份有限公司
代理机构 北京君恒知识产权代理事务所（普通合伙） 代理人 山西开拓科技股份有限公司
地址 030006 山西省太原市小店区亲贤北街体育西路茂业小区7号楼1804
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及一种基于商品属性信息的冷启动推荐算法，目的是通过利用多核加权融合的协同过滤算法解决新商品推荐中的数据缺失问题。该算法通过多核加权的方式确定了商品在属性空间之间关联关系，从而实现向用户推荐新项目。其中，所述的多核学习算法，是在现有的核函数学习算法的基础上，为各个核函数进行加权求和从而提高了算法在复杂数据环境中的准确度；所述的属性相似度，是通过计算在商品间属性上的相似性，使计算的用户对商品预测的偏好得分更具有解释性；所述的权重是通过随机梯度下降的学习方法进行优化。通过本发明，能够根据商品的属性信息学习一种描述用户偏好的项目相似性度量，以有效提高新项目推荐的精准度。