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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

29 篇 专利

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29 篇 电子文献
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日期分布

机构

4 篇 电子科技大学
3 篇 华南理工大学
2 篇 武汉理工大学
2 篇 创新奇智科技有限...
2 篇 北京邮电大学
2 篇 上海交通大学
2 篇 北京航空航天大学
2 篇 新疆大学
2 篇 陕西师范大学
1 篇 北京至信普林科技...
1 篇 内江亿橙网络科技...
1 篇 重庆邮电大学
1 篇 上海云淞信息技术...
1 篇 阿里巴巴有限公司
1 篇 南京邮电大学
1 篇 中山大学
1 篇 东北大学

作者

4 篇 林静然
4 篇 潘晔
4 篇 邓天
4 篇 邵怀宗
4 篇 利强
2 篇 任硕
2 篇 蒋云鹏
2 篇 卢瑶瑶
2 篇 石义龙
2 篇 吴峥
2 篇 朱鑫祺
2 篇 余建
2 篇 温洪帅
2 篇 吕志强
2 篇 陈戈
2 篇 周鹏程
2 篇 汪烈军
2 篇 王新兵
2 篇 林泓
2 篇 吴腾虎

语言

29 篇 中文

检索条件"主题词=传统推荐系统"

共 29 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

基于用户和产品画像及两者关联程度的搜索推荐排序方法

基于用户和产品画像及两者关联程度的搜索推荐排序方法

引用

作者：周鹏程张发恩何君柯吴腾虎 610200 四川省成都市双流区东升街道银河路三段166号香港城市大学成都研究院科研楼(二)四层2-400至2-409室

本发明涉及一种基于用户和产品画像及两者关联程度的搜索推荐排序方法，过程为：使用传统推荐系统如item‑based推荐模型，在用户画像中生成与产品内容相关的特征；使用协同过滤推荐系统中的常用的用户行为矩阵概念，将所有购买过某个商... 详细信息

标准号: CN111026966B

本发明涉及一种基于用户和产品画像及两者关联程度的搜索推荐排序方法，过程为：使用传统推荐系统如item‑based推荐模型，在用户画像中生成与产品内容相关的特征；使用协同过滤推荐系统中的常用的用户行为矩阵概念，将所有购买过某个商品或查阅过单个内容的用户看作该内容的一个隐含用户，在产品画像中生成隐含用户的行为矩阵；生成新特征来描述搜索用户与搜索目标间的相似度；多角度描述搜索用户与搜索目标间的相似度，使用LTR算法判断各个训练数据集特征的重要程度。本发明充分考虑用户个性的排序方式可以使得排序更有针对性，从而提升排序效果和用户满意度。

关键词：排序画像搜索搜索目标相似度隐含传统推荐系统用户行为矩阵矩阵训练数据集用户满意度产品内容单个内容排序方式算法判断推荐系统协同过滤用户个性新特征关联购买

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一种结合多级语义辅助异质图神经网络的推荐方法

一种结合多级语义辅助异质图神经网络的推荐方法

引用

作者：刘群彭成鑫夏书银 400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

本发明属于推荐系统领域，尤其涉及一种结合多级语义辅助异质图神经网络的推荐方法，包括：以异质网络建模真实世界中各种实体之间的关系，并通过元路径来获取蕴含不同信息的同质网络；将基于不同元路径的同质网络送入GCN中，得到目标... 详细信息

标准号: CN118227888A

本发明属于推荐系统领域，尤其涉及一种结合多级语义辅助异质图神经网络的推荐方法，包括：以异质网络建模真实世界中各种实体之间的关系，并通过元路径来获取蕴含不同信息的同质网络；将基于不同元路径的同质网络送入GCN中，得到目标节点基于不同元路径的节点表示；获取节点的第一、第二、第三级语义信息；最后将得到的节点表示送入一个基于经典的矩阵分解模型构建的评分预测器来得到预测评分。本发明能充分挖掘异质网络的语义信息，获取到高质量的节点表示，为推荐系统提供了潜在的辅助信息，解决了传统推荐系统数据稀疏性问题，在推荐准确性和多样性方面相较于现有方法具有显著的改进。

关键词：同质网络推荐系统异质网络语义信息送入传统推荐系统语义辅助信息矩阵分解模型构建目标节点神经网络数据稀疏真实世界第三级潜在的预测器建模异质多样性挖掘预测改进

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一种多行为增强信息的加权图卷积网络评分预测推荐方法

一种多行为增强信息的加权图卷积网络评分预测推荐方法

引用

作者：宋玉蓉杨晨 210023 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号

本发明涉及推荐系统和图卷积神经网络领域，具体地说，是一种多行为增强信息的加权图卷积网络评分预测推荐方法，针对传统推荐系统模型主要关注的是单一类型的用户项目交互行为，导致冷启动或者数据稀疏问题。本发明通过提出一种多行为... 详细信息

标准号: CN115114526A

本发明涉及推荐系统和图卷积神经网络领域，具体地说，是一种多行为增强信息的加权图卷积网络评分预测推荐方法，针对传统推荐系统模型主要关注的是单一类型的用户项目交互行为，导致冷启动或者数据稀疏问题。本发明通过提出一种多行为增强信息的加权图卷积网络评分预测推荐模型，捕获消息传递下不同类型行为之间的隐式关系以及具有高阶关系的行为类型感知协作信号。结合自学习权重区分不同行为强度以得到用户和项目的最终表示进行预测。同时，设计了项目之间的嵌入传播层来建模项目之间的相似性，这反映了不同行为的各种语义。

关键词：行为增强加权预测传统推荐系统语义单一类型交互行为神经网络数据稀疏推荐系统消息传递协作信号行为类型用户项目传播层冷启动自学习高阶建模权重隐式捕获感知嵌入网络

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一种基于用户图谱的推荐方法

一种基于用户图谱的推荐方法

引用

作者：邓天潘晔利强杨健邵怀宗林静然 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明提供了基于用户图谱的推荐方法，属于推荐系统技术领域，本发明采用引入知识图谱这一新维度的概念，维护一个现有用户的特征‑关系图谱，提取新用户的注册信息，基于这些信息将新用户也加入图谱网络，去除了新用户“新”这一属性... 详细信息

标准号: CN112765465B

本发明提供了基于用户图谱的推荐方法，属于推荐系统技术领域，本发明采用引入知识图谱这一新维度的概念，维护一个现有用户的特征‑关系图谱，提取新用户的注册信息，基于这些信息将新用户也加入图谱网络，去除了新用户“新”这一属性，同时在图谱网络中，引入找新用户所在定长的环这一概念，只要某些用户和新用户在同一环上，说明这些用户和新用户间至少存在一条或多条显式特征相同，保证了寻找领域用户结果的可靠性，同时基于不同特征设置不同权重，模拟了实际运用中某些特征可能更加能够衡量用户的特点，最终根据总的权重值大小来进行领域用户的寻找，保证了结果的合理性。本发明通过以上设计，解决了传统推荐系统中冷启动的问题。

关键词：新用户图谱领域用户权重传统推荐系统特征设置推荐系统注册信息冷启动引入定长维度显式合理性网络保证衡量维护

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一种基于混合协同过滤医患信息的推荐系统

一种基于混合协同过滤医患信息的推荐系统

引用

作者：王荣政陈湘萍林格陈小燕胡勇 510006 广东省广州市海珠区新港西路135号

本发明实施例公开了一种基于混合协同过滤医患信息的推荐系统，其中，该系统包括：数据库模块，用于存储患者信息、医生信息、患者对医生的评分信息；相似度计算模块，用于对数据库存储的信息中非数值信息进行转化成向量，对所有信息向... 详细信息

标准号: CN108932975A

本发明实施例公开了一种基于混合协同过滤医患信息的推荐系统，其中，该系统包括：数据库模块，用于存储患者信息、医生信息、患者对医生的评分信息；相似度计算模块，用于对数据库存储的信息中非数值信息进行转化成向量，对所有信息向量进行计算相似度；推荐模块，用于根据相似度数据进行计算出预测评分，将最终评分最高的前N个医生进行推荐给目标患者；反馈模块，用于将接受治疗后的目标患者针对对应医生的医术进行的评分反馈给对应的医生评价信息库中。实施本发明实施例，能够解决传统推荐系统冷启动的的问题，提高了推荐信息的准确度，同时，在保证推荐准确度的同时降低了对计算资源的消耗，提高了系统的响应速度，增强用户的体验感受。

关键词：准确度医生相似度计算模块传统推荐系统计算相似度数据库存储数据库模块反馈模块患者信息计算资源评分信息数值信息推荐模块推荐系统推荐信息协同过滤信息向量医患信息医生信息信息库冷启动相似度向量存储消耗反馈响应预测治疗转化保证

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一种基于用户历史的装备个性化推荐方法

一种基于用户历史的装备个性化推荐方法

引用

作者：邓天潘晔利强邵怀宗林静然杨鍊 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

本发明公开了一种基于用户历史的装备个性化推荐方法，针对传统装备数据配套的查询系统对相关使用人员不够友好的问题，将推荐系统引入到装备数据库中，使得用户能够获得关于自身的推荐，同时也能够获得和自身类似的邻域用户，从邻域用... 详细信息

标准号: CN112765466B

本发明公开了一种基于用户历史的装备个性化推荐方法，针对传统装备数据配套的查询系统对相关使用人员不够友好的问题，将推荐系统引入到装备数据库中，使得用户能够获得关于自身的推荐，同时也能够获得和自身类似的邻域用户，从邻域用户的浏览历史中获得自身感兴趣的装备信息；本发明针对传统推荐系统中基于物品的推荐，做了一定的改进将用户历史评分数据加入评价指标，又考虑到用户自身评分特征，对推荐装备是否契合用户口味实现奖惩因子，同时还考虑到用户评分的时间戳，加入随时间戳变化的权重因子，最终完成了考虑用户自身的个性化的装备推荐。

关键词：用户历史时间戳邻域传统推荐系统个性化推荐查询系统传统装备评分数据评价指标权重因子推荐系统用户口味装备信息配套的契合个性化数据库浏览引入改进

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一种基于用户亲密度的混合推荐系统及方法

一种基于用户亲密度的混合推荐系统及方法

引用

作者：李超余建吕志强 518057 广东省深圳市南山区高新技术南区虚拟大学园A501室

一种基于用户亲密度的混合推荐系统及方法，该系统及方法能向社交网站中的用户推荐其感兴趣的项目。该系统由5个模块组成：用户亲密度确定模块、基于用户亲密度的推荐结果生成模块、基于协同过滤的推荐结果生成模块、基于内容的推荐结... 详细信息

标准号: CN102880691B

一种基于用户亲密度的混合推荐系统及方法，该系统及方法能向社交网站中的用户推荐其感兴趣的项目。该系统由5个模块组成：用户亲密度确定模块、基于用户亲密度的推荐结果生成模块、基于协同过滤的推荐结果生成模块、基于内容的推荐结果生成模块、结果整合模块。该方法通过确定用户亲密度、获得基于用户亲密度的推荐结果、获得基于协同过滤的推荐结果、获得基于内容的推荐结果、整合结果5个过程实现。该方法充分利用社交网站中的数据，弥补传统推荐系统的不足，使该系统应用具有实用性强、准确度高、以及实现方便的优点。

关键词：亲密度推荐结果生成模块协同过滤社交传统推荐系统系统及方法过程实现结果整合模块组成推荐系统系统应用用户推荐准确度整合感兴趣

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一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法

一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法

引用

作者：郭楠傅章鹏高天寒 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三号巷11号

本发明提供一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法，涉及网络推荐技术领域。该方法在获得用户允许收集的历史行为记录以及映像日志后，提取其中涉及到的所有对象，以及每个待推荐对象的特征，映射至同一多维空间中，以此整合多模态数... 详细信息

标准号: CN114647787A

本发明提供一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法，涉及网络推荐技术领域。该方法在获得用户允许收集的历史行为记录以及映像日志后，提取其中涉及到的所有对象，以及每个待推荐对象的特征，映射至同一多维空间中，以此整合多模态数据，再使用强化学习模型作为推荐系统智能体，通过收集到的用户记录训练智能体，并使用经过训练的推荐智能体进行推荐，从而实现对多模态数据的用户个性化推荐。本发明提出的方法中面向的用户历史行为记录、映像日志以及待推荐对象集等都可以包含多个领域的对象(如文本、图片、视频等)，并通过特征提取后整合的方法模糊多模态之间的区别，从而解决一个传统推荐系统只能应用在单一领域进行推荐的问题。

关键词：多模态数据个性化推荐智能体日志映像整合传统推荐系统用户历史行为多维空间历史行为强化学习特征提取推荐系统网络推荐训练智能用户记录用户允许对象集多模态再使用映射记录视频文本模糊应用图片

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一种用于设备运维方案推荐的知识图谱优化的协同过滤算法

一种用于设备运维方案推荐的知识图谱优化的协同过滤算法

引用

作者：张永军温洪帅 100876 北京市海淀区西土城路10号

本发明公开了一种基于知识图谱优化的协同过滤算法，通过引入融合因子函数进行相似度融合的推荐算法。本发明主要提供一种基于知识图谱的运维推荐系统，能够大幅度提升推荐系统的效果以及解决传统推荐系统数据稀疏的问题。该系统主要包... 详细信息

标准号: CN113360784A

本发明公开了一种基于知识图谱优化的协同过滤算法，通过引入融合因子函数进行相似度融合的推荐算法。本发明主要提供一种基于知识图谱的运维推荐系统，能够大幅度提升推荐系统的效果以及解决传统推荐系统数据稀疏的问题。该系统主要包括：基于加权欧氏距离的知识图谱的相似度计算模块；基于用户的协同过滤算法相似度计算模块；通过融合因子函数进行两种相似度融合的模块；利用融合后的相似度进行推荐方案的推荐模块。本发明通过引入融合因子函数实现两种相似度融合的方式来提高推荐算法的准确率，可以根据推荐算法的评价方案来更新融合因子函数中的参数，增加了推荐算法的有效性。

关键词：算法因子函数相似度融合融合相似度计算模块图谱推荐系统协同过滤传统推荐系统加权欧氏距离数据稀疏推荐模块相似度引入准确率运维更新优化

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基于语意特征的优化推荐方法

基于语意特征的优化推荐方法

引用

作者：秦继伟蒋云鹏汪烈军 830046 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市胜利路666号

本发明涉及用户兴趣点预测及相关项目推荐技术领域，尤其涉及一种基于语意特征的优化推荐方法。该方法包括以下步骤：步骤1，收集项目信息，将其添加到空白词典建立项目词典；步骤2，通过Word2vec模型提取项目语意特征，计算项目间的相... 详细信息

标准号: CN109885748A

本发明涉及用户兴趣点预测及相关项目推荐技术领域，尤其涉及一种基于语意特征的优化推荐方法。该方法包括以下步骤：步骤1，收集项目信息，将其添加到空白词典建立项目词典；步骤2，通过Word2vec模型提取项目语意特征，计算项目间的相似度；步骤3，根据项目间的相似度预测用户感兴趣的项目，应用Top‑N推荐算法得出推荐的项目列表。本发明使用Word2vec技术提取语意特征，并使用这些特征来计算项目之间的相似性，克服了传统推荐系统中项目内容语意特征被忽视的问题。本发明基于语意特征进行项目推荐，相比传统推荐算法，本方法推荐的准确性更高。

关键词：语意特征项目推荐相似度算法传统推荐系统词典建立方法推荐模型提取项目词典项目内容项目信息用户兴趣预测应用优化

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