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申请/专利权人：同济大学
摘要：本发明涉及一种基于主动学习的商品推荐方法和介质，包括以下步骤：获取推荐系统新用户在主动学习阶段生成的用户交互数据，据此进行商品推荐；其中，基于量化推荐相关性判断推荐系统新用户是否需要退出主动学习，所述量化推荐相关性基于当前评分预估结果与初始评分预估结果的差异进行计算，所述初始评分预估结果基于推荐系统初始用户交互数据计算，所述当前评分预估结果基于推荐系统新用户对待评分项目的评分计算。与现有技术相比，本发明既可以确保推荐系统生成高质量的推荐结果，同时又可以避免用户因为主动学习阶段冗长而弃用推荐系统。
主权项：1.一种基于主动学习的商品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取推荐系统新用户在主动学习阶段生成的用户交互数据，据此进行商品推荐；其中，基于量化推荐相关性判断推荐系统新用户是否需要退出主动学习，所述量化推荐相关性基于当前评分预估结果与初始评分预估结果的差异进行计算，所述初始评分预估结果基于推荐系统初始用户交互数据计算，所述当前评分预估结果基于推荐系统新用户对待评分项目的评分计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 同济大学 基于主动学习的商品推荐方法和介质
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