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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明涉及信息处理技术领域，具体为基于局部兴趣建模缓解兴趣突变的推荐方法，包括多尺度局部兴趣建模、自适应校准和候选物品推荐。其中，多尺度局部兴趣建模将交互子序列进行分割，建模子序列内部和子序列间的演化，并生成多尺度的局部兴趣；自适应校准生成物品相关的兴趣信号，预测用户兴趣的突变程度，并进行自适应的兴趣校准；综合考虑了用户的兴趣局部性和兴趣突变，提高了个性化推荐系统的效果；通过将局部性建模和兴趣突变建模相结合，能够更准确地理解和预测用户的兴趣变化，为用户提供更具个性化的推荐服务。
主权项：1.基于局部兴趣建模缓解兴趣突变的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、多尺度局部兴趣建模；其中，多尺度局部兴趣建模包括交互子序列分割、子序列内和子序列间的演化建模以及多尺度局部兴趣生成三个步骤；S2、自适应校准；其中，自适应校准包括理想兴趣生成和自适应的兴趣突变校准两个步骤；S3、候选物品推荐；其中，为了预测用户与目标物品的交互概率，采用Multi-LayerPerceptron，MLP结构，计算用户u在t+1时与目标物品i之间的交互概率，如公式14：
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 基于局部兴趣建模缓解兴趣突变的推荐方法
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