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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明涉及一种基于隐语义模型的动态情报的可解释推荐方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1，情报推荐数据集构建，对以往涉及到的情报分析人员信息和情报信息进行规范化处理，建立统一表示并存储，步骤S2，矩阵分解与向量映射，已构建的情报推荐数据集中隐含着情报分析人员的喜好信息和情报的可解释特征信息，用来进行推荐解释，步骤S3，情报可解释推荐，该步骤基于输入的情报分析人员信息和情报信息，为对应情报分析人员推荐情报并给出推荐解释。能够对一条包含固有类别和隐含类别的情报进行统一表示，并且能够对情报分析人员的喜好进行对应的表示。基于该方法，能够实现对情报的隐含特征和情报分析人员的喜好进行统一表示。
主权项：1.一种基于隐语义模型的动态情报的可解释推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1，情报推荐数据集构建，对以往涉及到的情报分析人员信息和情报信息进行规范化处理，建立统一表示并存储，步骤S2，矩阵分解与向量映射，已构建的情报推荐数据集中隐含着情报分析人员的喜好信息和情报的可解释特征信息，用来进行推荐解释，该步骤建立情报分析人员和隐类之间的关系，以及隐类和情报之间的关系，从而得到情报分析人员对情报的偏好关系，并且通过人工制定方面特征向量的方式，将这种偏好关系进行可解释化，即将偏好关系映射到可解释的方面特征向量上，然后用于隐语义层面的推荐解释；步骤S3，情报可解释推荐，该步骤基于输入的情报分析人员信息和情报信息，选择相应的情报推荐场景，并通过S2步骤获得的情报分析人员的可解释向量和情报的可解释向量，计算出该情景下的情报的推荐得分，并给出相应的推荐解释。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于隐语义模型的动态情报的可解释推荐方法
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