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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及序列推荐技术领域，提供了一种基于义原泛化扩散模型的序列推荐方法及系统，包括：获取用户的行为序列；基于所述行为序列，从项目‑义原依赖矩阵中提取用户的先验义原行为；基于先验义原行为，对每个义原的出现频率进行统计，得到统计序列，并结合时间间隔重加权策略，得到用户对义原的原始兴趣分布；对于所述用户对义原的原始兴趣分布，进行反向转换，得到泛化兴趣分布；基于所述泛化兴趣分布，预测得到推荐项。降低了DM的空间和时间复杂性。
主权项：1.一种基于义原泛化扩散模型的序列推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的行为序列；基于所述行为序列，从项目-义原依赖矩阵中提取用户的先验义原行为；基于先验义原行为，对每个义原的出现频率进行统计，得到统计序列，并结合时间间隔重加权策略，得到用户对义原的原始兴趣分布；对于所述用户对义原的原始兴趣分布，进行反向转换，得到泛化兴趣分布；基于所述泛化兴趣分布，预测得到推荐项。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于义原泛化扩散模型的序列推荐方法及系统
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