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申请/专利权人：中南大学湘雅二医院
摘要：本发明公开了一种融入标签权重的推荐方法、系统及可读存储介质，方法包括：建立用户与产品的评分矩阵、用户与标签的第一频率矩阵、产品与标签的第二频率矩阵、共同标签集合；根据第一频率矩阵得到标签平均权重；基于TF‑IDF算法根据第一频率矩阵和第二频率矩阵得到喜好产品权重参数；根据标签平均权重和喜好产品权重参数得到第一总标签权值和第二总标签权值；计算每个共同标签的频率差；根据第一总标签权值、第二总标签权值和频率差得到相似度；基于相似度、评分矩阵和预设的近邻个数预测多个未评分产品的评分并将评分高的多个未评分产品推荐给用户。本发明能够得到更好的近邻集合，推荐结果更准确，并缓解了冷启动问题。
主权项：1.一种融入标签权重的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：响应于输入的用户历史行为数据，建立用户与产品之间的评分矩阵、用户与标签之间的第一频率矩阵、产品与标签之间的第二频率矩阵，并得到第一用户与第二用户之间对所有产品打过的共同标签集合，所述第一用户和所述第二用户为所有用户中的任意两个；根据所述第一频率矩阵得到标签平均权重；基于TF-IDF算法，根据所述第一频率矩阵和所述第二频率矩阵得到喜好产品权重参数；根据所述标签平均权重和所述喜好产品权重参数得到所述第一用户的全部喜好产品的第一总标签权值，以及所述第二用户的全部喜好产品的第二总标签权值；根据所述第一频率矩阵和所述共同标签集合使用欧式距离计算所述第一用户和所述第二用户打过的每个共同标签的频率差；根据所述第一总标签权值、所述第二总标签权值和所述频率差计算得到所述第一用户和所述第二用户之间的相似度；基于所述相似度、所述评分矩阵和预设的近邻个数预测得到多个未评分产品的评分，并根据预设的推荐数量将评分高的多个所述未评分产品推荐给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学湘雅二医院 一种融入标签权重的推荐方法、系统及可读存储介质
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