一种融合多特征的矩阵分解兴趣点推荐方法及其实现系统
70
推荐指数
专利号：2019111374805专利权维持
申请日：
2019-11-19
发布日期：2025-07-09
用户须知:
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专利摘要
本发明公开了一种融合多特征的矩阵分解兴趣点推荐方法及其实现系统。首先，根据社交关系中好友与非好友对用户决策的影响，结合用户评分利用自适应带宽核密度方法，计算用户签到的个性化分布，并得出兴趣点间的相关性。然后，由于Bi‑LSTM输出的序列具有词语语义和词序列前后间语法等隐藏信息的特征，而CNN擅长从一系列特征中捕捉显著特征，故而将Bi‑LSTM和CNN叠加组成新的深层神经网络，从而学习用户和兴趣点的潜在特征。最后，通过概率矩阵方法将社交、地理位置、分类偏好以及潜在特征相融合，预测用户的个性化偏好，从而达到个性化推荐的目的。
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专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 |
专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 |
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企业营业执照 企业组织机构代码证 |
企业营业执照 专利证书原件 |
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开户行：中国农业银行合肥天柱路支行
收款方：龙图腾网科技（合肥）股份有限公司
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收款方：龙图腾网科技（合肥）股份有限公司
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