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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明提供一种商品推荐方法、系统及存储介质，涉及数据推荐技术领域；方法包括：将从购物平台采集的用户数据导入构建初始推荐模型，并对用户数据进行可靠性分析，得到可靠性值，对用户数据和可靠性值进行用户建模，得到用户特征表示向量，对用户数据和可靠性值进行商品建模，得到商品特征表示向量，对用户特征表示向量和商品特征表示向量进行融合计算，得到预测评分；通过损失函数基于预测评分对初始推荐模型进行迭代优化，得到推荐模型；通过推荐模型为用户进行商品推荐，得到商品推荐结果。利用可靠性值对商品评分进行分析，完成信任传播的捕捉，并学习用户和商品的潜在特征，来挖掘用户对商品的偏好和兴趣，使得推荐结果更加准确。
主权项：1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：构建初始推荐模型，并将预先从购物平台上采集的用户数据导入所述初始推荐模型，所述初始推荐模型包括可靠性分析单元、建模单元和评分预测单元；通过所述初始推荐模型的可靠性分析单元对所述用户数据进行可靠性分析，得到可靠性值；通过所述初始推荐模型的建模单元对所述用户数据和所述可靠性值进行用户建模，得到用户特征表示向量，并对所述用户数据和所述可靠性值进行商品建模，得到商品特征表示向量；通过所述初始推荐模型的评分预测单元对所述用户特征表示向量和所述商品特征表示向量进行融合计算，得到预测评分；通过损失函数对所述预测评分与所述用户数据进行计算，得到损失值，根据所述损失值对所述初始推荐模型进行优化，得到推荐模型；通过所述推荐模型对导入的待推荐用户节点和待推荐商品节点进行计算，得到商品推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种商品推荐方法、系统及存储介质
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