公开(公告)号：CN108959334A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201711131303.7

申请日：2017-11-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 余永红 ,  赵卫滨 ,  蒋晶 ,  王晓江 ,  高海燕

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/00

CPC classification number: G06Q50/01

Abstract: 本发明公开了一种基于属性耦合矩阵分解的项目推荐方法，首先根据项目类别划分用户‑项目评分矩阵；利用用户评分和社交关系共现的原则推导特定类别用户社交网络；在推导的特定类别用户社交网络上利用PageRank算法计算用户的社会地位；以用户社会地位值衡量用户的评分权重，结合特定类别用户评分数据和社交关系数据执行矩阵分解，学习特定领域的用户和项目隐式特征向量，使用用户和项目的隐式特征向量内积预测用户对项目的评分，为用户提供个性化的项目推荐。本发明有效解决了传统基于社交网络推荐技术忽视的如下两个问题：(1)在不同的领域中，用户信任不同的朋友；(2)由于用户在不同的领域内具有不同的社会地位，用户在不同领域受朋友影响程度不同。

公开(公告)号：CN107967320A

公开(公告)日：2018-04-27

申请号：CN201711182009.9

申请日：2017-11-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 余永红 ,  赵卫滨 ,  蒋晶 ,  王晓江 ,  高海燕

IPC: G06F17/30 ,  G06Q50/00 ,  G06Q30/02

CPC classification number: G06F16/9535 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q30/0271 ,  G06Q50/01

Abstract: 本发明公开了一种用户社会地位增强的矩阵分解项目推荐方法，首先根据项目类别划分用户-项目评分矩阵；利用用户评分和社交关系共现的原则推导特定类别用户社交网络；在推导的特定类别用户社交网络上利用PageRank算法计算用户的社会地位；以用户社会地位值衡量用户的评分权重，结合特定类别用户评分数据和社交关系数据执行矩阵分解，学习特定领域的用户和项目隐式特征向量，使用用户和项目的隐式特征向量内积预测用户对项目的评分，为用户提供个性化的项目推荐。本发明有效解决了传统基于社交网络推荐技术忽视的如下两个问题：(1)在不同的领域中，用户信任不同的朋友；(2)由于用户在不同的领域内具有不同的社会地位，用户在不同领域受朋友影响程度不同。