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申请/专利权人：上海解兮生物科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于GBP的MM方法，上述方法能解决现有技术因为没有加入主成分析，对离散数据没有做到精准预测，且没有详细对现有用户行为与购买期望商品进行匹配，匹配度不高的问题；该方法是基于模型的聚类方法，是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量；该算法比一般k‑mean算法准确、稳定；完全独立于查询，只依赖于网页链接结构，可以离线计算；非常灵活，可以允许有部分错分成本，还可指定先验概率分布，可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强。
主权项：1.一种基于GBP的MM方法，其特征在于，包含以下步骤：1根据用户的GBP数据对用户进行标签化，每个用户就都拥有了各自的GBP标签，每个标签代表一个不同的item；2对内容进行手动打标签，使内容也拥有了一个或多个标签：3根据用户的标签和内容标签进行初步的匹配，经过用户使用、反馈和算法校准，用户已经对一些item做出了喜好判断，喜欢其中的一部分item，不喜欢其中的另一部分；4通过用户过去的喜好判断，为用户形成一个通用模型，后续根据用户的实习操作的数据反馈进行标签权重系数的调整进而优化推荐系统的推荐机制：5商品推荐，通过上述通用模型，就可以判断用户是否会喜欢一个新的item，最终得到推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海解兮生物科技有限公司 一种基于GBP的MM方法
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