公开(公告)号：CN118691380B

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411157011.0

申请日：2024-08-22

Applicant: 华侨大学

Inventor： 吕晟 ,  王佳斌 ,  邓凡 ,  林煕隆

IPC: G06Q30/0601 ,  G06N3/126 ,  G06F16/9536 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种混合推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域，包括：获取老用户在网络上购买商品的行为数据并计算得到老用户对交互的商品的偏好值、商品的热度值和不同老用户间的相似度，基于协同过滤思想根据不同老用户间的相似度计算老用户对未交互的商品的偏好值，并在此基础上优化得到老用户与商品的偏好信息；将老用户与商品的偏好信息输入隐含特征向量预测模型，得到老用户的隐含特征向量矩阵和商品的隐含特征向量矩阵；固定商品的隐含特征向量矩阵，采用遗传算法优化老用户的隐含特征向量矩阵，获取最优的老用户的隐含特征向量矩阵；根据最优的老用户的隐含特征向量生成推荐列表，解决数据稀疏性和冷启动问题。

公开(公告)号：CN118691380A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411157011.0

申请日：2024-08-22

Applicant: 华侨大学

Inventor： 吕晟 ,  王佳斌 ,  邓凡 ,  林煕隆

IPC: G06Q30/0601 ,  G06N3/126 ,  G06F16/9536 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种混合推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域，包括：获取老用户在网络上购买商品的行为数据并计算得到老用户对交互的商品的偏好值、商品的热度值和不同老用户间的相似度，基于协同过滤思想根据不同老用户间的相似度计算老用户对未交互的商品的偏好值，并在此基础上优化得到老用户与商品的偏好信息；将老用户与商品的偏好信息输入隐含特征向量预测模型，得到老用户的隐含特征向量矩阵和商品的隐含特征向量矩阵；固定商品的隐含特征向量矩阵，采用遗传算法优化老用户的隐含特征向量矩阵，获取最优的老用户的隐含特征向量矩阵；根据最优的老用户的隐含特征向量生成推荐列表，解决数据稀疏性和冷启动问题。