公开(公告)号：CN111428145B

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202010194133.2

申请日：2020-03-19

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆信科设计有限公司

Inventor： 何登平 ,  何泽灵

IPC: G06F16/9536 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明请求保护一种融合标签数据和朴素贝叶斯分类的推荐方法及系统。采用用户标签数据作为用户的属性特征，站在用户的角度，利用统计学和概率论的思想建立用户和标签之间的关联，从而更准确地表达用户的偏好信息。并将用户和标签之间的关联与朴素贝叶斯分类算法相结合，进而对用户进行分类，以及对新用户进行类别的匹配。此外，考虑标签的扩展性和时间上下文信息这两个因素，进一步降低数据稀疏性带来的影响。最后计算类别里的用户对物品的平均评分信息，实现Top‑N推荐。

公开(公告)号：CN111428145A

公开(公告)日：2020-07-17

申请号：CN202010194133.2

申请日：2020-03-19

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆信科设计有限公司

Inventor： 何登平 ,  何泽灵

IPC: G06F16/9536 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明请求保护一种融合标签数据和朴素贝叶斯分类的推荐方法及系统。采用用户标签数据作为用户的属性特征，站在用户的角度，利用统计学和概率论的思想建立用户和标签之间的关联，从而更准确地表达用户的偏好信息。并将用户和标签之间的关联与朴素贝叶斯分类算法相结合，进而对用户进行分类，以及对新用户进行类别的匹配。此外，考虑标签的扩展性和时间上下文信息这两个因素，进一步降低数据稀疏性带来的影响。最后计算类别里的用户对物品的平均评分信息，实现Top-N推荐。