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公开(公告)号：CN114723591B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210389002.9
申请日：2022-04-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于增量式张量Tucker分解的教育推荐方法；获取t时刻的教育用户数据、教育资源数据和教育轨迹数据；分别对教育用户数据、教育资源数据和教育轨迹数据进行张量表示，获得教育用户张量、教育资源张量和教育轨迹张量；对教育用户张量、教育资源张量和教育轨迹张量进行融合，获得t时刻的教育融合张量；对t时刻的教育融合张量进行Tucker分解，获得t时刻的因子矩阵和t时刻的核心张量；根据增量式张量Tucker分解算法对t时刻的因子矩阵和t时刻的核心张量进行更新；获得更新之后的因子矩阵和核心张量；通过该方法可以大大提高推荐过程中的计算效率，并为教育用户提供精准的推荐服务。
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公开(公告)号：CN114723591A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210389002.9
申请日：2022-04-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于增量式张量Tucker分解的教育推荐方法；获取t时刻的教育用户数据、教育资源数据和教育轨迹数据；分别对教育用户数据、教育资源数据和教育轨迹数据进行张量表示，获得教育用户张量、教育资源张量和教育轨迹张量；对教育用户张量、教育资源张量和教育轨迹张量进行融合，获得t时刻的教育融合张量；对t时刻的教育融合张量进行Tucker分解，获得t时刻的因子矩阵和t时刻的核心张量；根据增量式张量Tucker分解算法对t时刻的因子矩阵和t时刻的核心张量进行更新；获得更新之后的因子矩阵和核心张量；通过该方法可以大大提高推荐过程中的计算效率，并为教育用户提供精准的推荐服务。
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