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申请/专利权人：江西财经大学
摘要：本发明提出一种利用NMF的不同活跃度用户长尾推荐方法与系统，该方法包括：预测出用户对所有项目的评分，再将用户及项目按照活跃度划分为活跃用户分支和不活跃用户分支；将活跃用户分支和不活跃用户分支分别采用协同过滤方法和User‑KNN的方式获取对应的预推荐结果；将推荐列表中的部分热门项目替换为相似的长尾项目，并且在替换的过程中过滤掉潜在的热门项目，以提高长尾项目的曝光率，得到最终推荐结果。本发明通过对不同活跃度的用户采用不同的推荐方法，充分挖掘出不同信息量用户的兴趣，有效地改善了同一推荐方式面对不同信息量用户上的不足，提升了推荐的准确性。
主权项：1.一种利用NMF的不同活跃度用户长尾推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、通过神经矩阵分解对用户与项目的交互信息进行深层次建模，预测出用户对所有项目的评分，利用用户对所有项目的评分结合Pareto经验值将用户及项目按照活跃度划分为活跃用户分支和不活跃用户分支；步骤2、将活跃用户分支使用基于项目的协同过滤方法挖掘出活跃用户感兴趣的项目，根据活跃用户感兴趣的项目，再利用推荐算法计算获得活跃用户的预推荐结果；将不活跃用户分支采用User-KNN的方式，赋予不活跃用户的相似用户偏好信息，根据不活跃用户的相似用户偏好信息，再利用推荐算法计算获得不活跃用户的预推荐结果；步骤3、在得到所有用户的预推荐结果后，将推荐列表中的部分热门项目替换为相似的长尾项目，并且在替换的过程中过滤掉潜在的热门项目，以提高长尾项目的曝光率，得到最终推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西财经大学 一种利用NMF的不同活跃度用户长尾推荐方法与系统
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