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公开(公告)号：CN111599439A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010408316.X
申请日：2020-05-14
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G16H20/60 , G06F16/9535 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于多目标需求相似性的家庭饮食推荐方法及设备，方法主要针对家庭成员的健康需求和平衡家庭成员不同的饮食需求。方法包括:采集整个家庭成员的健康信息，角色信息和需求信息；根据家庭成员的信息，建立饮食偏好模型和家庭饮食需求模型；构建食物推荐间隔时间函数模型，增加推荐的食物种类来丰富饮食结构，提高推荐结果的多样性；本发明在食谱推荐上，不仅考虑了疾病患者和家庭成员的营养信息，还考虑了家庭成员其他方面的需求，实现了多目标推荐；推荐食谱的饮食结构上，考虑了用户偏好随时间漂移以及推荐食谱的多样性，通过用户偏好漂移函数和食物推荐间隔的时间函数，防止用户喜爱的某种食物被不断的推荐，丰富了饮食结构。
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公开(公告)号：CN111695040B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010537197.8
申请日：2020-06-12
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06Q30/0601
摘要： 本发明公开了一种基于情感标签的时尚品推荐方法、系统及装置，该方法主要根据时尚品的流行程度和时尚品的总权重分值，为用户推荐符合当下流行风格，同时又满足自身偏好的时尚品。该方法包括:获取用户的评分信息和情感标签信息；根据用户的情感标签信息，建立用户情感字典；获取时尚品信息，根据时尚品生命周期计算流行得分；根据相似用户的时尚品推荐分数进行推荐时尚品；本发明不仅考虑用户对时尚品的评分的客观反馈，同时通过时尚品的情感标签补充了用户的反馈，能够更加准确的把握用户的偏好，提高推荐的性能；通过预测时尚品的生命周期，根据时尚品随时间流行程度的变化，能够推荐给用户既符合用户自身偏好又符合当下流行风格的时尚品。
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公开(公告)号：CN112860937A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110120371.3
申请日：2021-01-28
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06F16/635 , G06F16/638 , G06F16/68
摘要： 本发明公开了一种基于KNN和词嵌入的混合音乐推荐方法、系统及设备，方法主要通过KNN算法和word2vec模型中的Skip‑Gram算法，推荐用户所喜爱的歌曲。其方法包括：获取用户的信息及用户喜爱音乐列表；根据用户播放记录计算，得到歌曲播放系数；通过KNN计算歌曲相似度，得到相似歌曲的歌单；使用Skip‑Gram方法，从相似歌单中计算出相似歌曲；最后根据用户的兴趣偏好和歌曲热度，设置兴趣衰减因子和歌曲热度因子，以此来调整推荐权值并完成推荐，从而获取最佳推荐性能；通过KNN算法和word2vec模型的Skip‑Gram算法进行混合推荐，有助于提高推荐准确性；利用兴趣衰减因子和歌曲热度因子，能够依据用户兴趣偏好和歌曲热度的变化，快速地调整要推荐的歌曲，提高推荐的多样性。
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公开(公告)号：CN112860937B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110120371.3
申请日：2021-01-28
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06F16/635 , G06F16/638 , G06F16/68
摘要： 本发明公开了一种基于KNN和词嵌入的混合音乐推荐方法、系统及设备，方法主要通过KNN算法和word2vec模型中的Skip‑Gram算法，推荐用户所喜爱的歌曲。其方法包括：获取用户的信息及用户喜爱音乐列表；根据用户播放记录计算，得到歌曲播放系数；通过KNN计算歌曲相似度，得到相似歌曲的歌单；使用Skip‑Gram方法，从相似歌单中计算出相似歌曲；最后根据用户的兴趣偏好和歌曲热度，设置兴趣衰减因子和歌曲热度因子，以此来调整推荐权值并完成推荐，从而获取最佳推荐性能；通过KNN算法和word2vec模型的Skip‑Gram算法进行混合推荐，有助于提高推荐准确性；利用兴趣衰减因子和歌曲热度因子，能够依据用户兴趣偏好和歌曲热度的变化，快速地调整要推荐的歌曲，提高推荐的多样性。
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公开(公告)号：CN111599439B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010408316.X
申请日：2020-05-14
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G16H20/60 , G06F16/9535 , G06F18/22
摘要： 本发明公开了一种基于多目标需求相似性的家庭饮食推荐方法及设备，方法主要针对家庭成员的健康需求和平衡家庭成员不同的饮食需求。方法包括:采集整个家庭成员的健康信息，角色信息和需求信息；根据家庭成员的信息，建立饮食偏好模型和家庭饮食需求模型；构建食物推荐间隔时间函数模型，增加推荐的食物种类来丰富饮食结构，提高推荐结果的多样性；本发明在食谱推荐上，不仅考虑了疾病患者和家庭成员的营养信息，还考虑了家庭成员其他方面的需求，实现了多目标推荐；推荐食谱的饮食结构上，考虑了用户偏好随时间漂移以及推荐食谱的多样性，通过用户偏好漂移函数和食物推荐间隔的时间函数，防止用户喜爱的某种食物被不断的推荐，丰富了饮食结构。
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公开(公告)号：CN111695040A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010537197.8
申请日：2020-06-12
申请人： 陕西师范大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06Q30/06
摘要： 本发明公开了一种基于情感标签的时尚品推荐方法、系统及装置，该方法主要根据时尚品的流行程度和时尚品的总权重分值，为用户推荐符合当下流行风格，同时又满足自身偏好的时尚品。该方法包括:获取用户的评分信息和情感标签信息；根据用户的情感标签信息，建立用户情感字典；获取时尚品信息，根据时尚品生命周期计算流行得分；根据相似用户的时尚品推荐分数进行推荐时尚品；本发明不仅考虑用户对时尚品的评分的客观反馈，同时通过时尚品的情感标签补充了用户的反馈，能够更加准确的把握用户的偏好，提高推荐的性能；通过预测时尚品的生命周期，根据时尚品随时间流行程度的变化，能够推荐给用户既符合用户自身偏好又符合当下流行风格的时尚品。
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