一种具有预测可信度的矩阵分解推荐系统

AITNT
正文
推荐专利
一种具有预测可信度的矩阵分解推荐系统
申请号:CN202511114715
申请日期:2025-08-11
公开号:CN120821922A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明提出的一种具有预测可信度的矩阵分解推荐系统,包括从数据库中获取和清理数据信息,以获得所需信息;利用矩阵分解模型去训练用户‑项目评级矩阵,生成预测用户‑项目评级矩阵;计算用户‑项目评级矩阵和预测用户‑项目评级矩阵的预测误差,得到预测误差矩阵;利用系统设定的误差阈值ε,对预测误差矩阵进行可信度判定,以生成评级可信度矩阵;利用矩阵分解模型对评级可信度矩阵进行训练,得到预测评级可信度矩阵,作为预测评级矩阵对应位置的可信度概率;通过与系统设定的可信度阈值θ进行比较,将可信度概率低于阈值的预测评级进行过滤,保留较高可信度概率的评级;对过滤后的预测评分集合进行排序,将预测评级较高的前k个项目推送给目标用户,以形成其个性化推荐列表。
技术关键词
矩阵分解模型 预测误差 推荐系统 项目 梯度下降算法 Sigmoid函数 最终用户 过滤模块 列表 数据 参数
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于线性回归算法的资源量预测方法、装置、计算机设备及介质
线性回归算法 非数值型数据 金融保险技术 计算机设备 填补方法
2
一种水电工程造价方案分专业在线协同编辑的方法及系统
项目 多用户协作编辑 规则集 模板 深度学习模型
3
基于多方向滤波器的快速三维掩模衍射场计算方法及系统
边界特征 梯度下降算法 计算方法 多边形 光学投影系统
4
一种基于大数据的岗位推荐方法、装置及存储介质
推荐方法 大数据 特征值 基础 随机森林模型
5
一种基于图像识别与大数据分析的乳腺癌精准诊疗系统
精准诊疗系统 图像特征提取 神经网络架构 关联规则挖掘算法 识别模块
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号