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申请/专利权人：华侨大学
摘要：本发明涉及协同过滤推荐算法，公开了基于改进协同过滤及惩罚标签评分的多样化推荐方法，包括：获取推荐对象相关数据并构建用户‑物品交互矩阵；根据用户‑物品交互矩阵计算用户相似度和物品相似度，生成基于用户的推荐列表和基于物品的推荐列表；基于预设权重融合基于用户的推荐列表和基于物品的推荐列表，获取融合推荐列表；收集物品的标签，使用标签评分算法计算标签热门程度并对融合推荐列表中的物品根据标签热门程度进行分数削减，生成最终Top‑K推荐列表。本发明融合两种协同过滤算法，并引入对应的热门惩罚因子，解决了传统协同过滤算法的问题，能够有效降低热门用户和物品对于推荐的影响，使长尾数据也能够得到关注，增强推荐的多样性。
主权项：1.一种基于改进协同过滤及惩罚标签评分的多样化推荐方法，其特征在于，包括：获取推荐对象相关数据并构建用户-物品交互矩阵，推荐对象相关数据包括用户日志和物品数据，用户-物品交互矩阵包括用户对物品的使用及使用时间，所述使用包括访问和评分；根据用户-物品交互矩阵计算用户相似度和物品相似度，基于用户相似度生成基于用户的推荐列表，基于物品相似度生成基于物品的推荐列表；基于预设权重，融合基于用户的推荐列表和基于物品的推荐列表，获取融合推荐列表；收集物品的标签，使用标签评分算法计算标签热门程度并对融合推荐列表中的物品根据标签热门程度进行分数削减，生成最终的Top-K推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 基于改进协同过滤及惩罚标签评分的多样化推荐方法
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