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一种基于弹性维特征向量优化抽取的协同过滤推荐方法
- 专利权人:
- 东北大学
- 发明人:
- 印莹,赵宇海,郭颂,张斌
- 申请号：
- CN201610445356.5
- 公开号：
- CN105868422A
- 申请日:
- 2016.06.21
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 梁焱
- 摘要：
- 本发明提出一种基于弹性维特征向量优化抽取的协同过滤推荐方法，属于互联网信息推荐技术领域，本发明使用用户特征向量和推荐对象特征向量构建推荐方法，利用用户辅助向量和推荐对象辅助向量分别弹性的获取每个用户特征向量和每个推荐对象特征向量中用户真正感兴趣和推荐对象真正隶属的维度；本发明不需要专业知识和个体信息，安全简单；采用最小均方根误差作为优化约束条件，在实现过程中只需针对评分矩阵中已有的部分进行约束，仍能给出正确的拟合评分，避免了数据稀疏和由于缺乏历史数据的冷启动问题；该方法能获取每个用户特征向量和每个推荐对象特征向量中真正起作用的维度，并自适应地调整搜索方向，使推荐方法避免过拟合，优化推荐结果。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
