公开(公告)号：CN103294812A

公开(公告)日：2013-09-11

申请号：CN201310224975.8

申请日：2013-06-06

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  陈纯 ,  王灿 ,  王炜 ,  谭树龙 ,  徐斌 ,  张腾季

IPC: G06F17/30

Abstract: 一种基于混合模型的商品推荐方法，从用户数据库中提取用户的历史评分数据，然后进行如下操作：首先从数据库中提取用户的历史评分数据，将数据集进行分割；使用部分数据集训练最近邻推荐模型和奇异值分解模型；随后再使用剩余的数据集训练线性混合模型；最后根据线性混合模型计算出的缺失评分的估计值进行相关推荐。本方法的优点在于使用线性模型混合最近邻推荐模型和奇异值分解模型，结合了两种推荐算法的优点，提高了商品推荐的准确率。

公开(公告)号：CN103294812B

公开(公告)日：2016-02-10

申请号：CN201310224975.8

申请日：2013-06-06

Applicant: 浙江大学

Inventor： 卜佳俊 ,  陈纯 ,  王灿 ,  王炜 ,  谭树龙 ,  徐斌 ,  张腾季

IPC: G06F17/30

Abstract: 一种基于混合模型的商品推荐方法，从用户数据库中提取用户的历史评分数据，然后进行如下操作：首先从数据库中提取用户的历史评分数据，将数据集进行分割；使用部分数据集训练最近邻推荐模型和奇异值分解模型；随后再使用剩余的数据集训练线性混合模型；最后根据线性混合模型计算出的缺失评分的估计值进行相关推荐。本方法的优点在于使用线性模型混合最近邻推荐模型和奇异值分解模型，结合了两种推荐算法的优点，提高了商品推荐的准确率。