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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于排序学习的离散社交推荐方法，涉及推荐系统技术。该方法具体包括：获取用户与物品的交互信息和用户社交数据并构建社交数据集，按照预定规则将社交数据集划分为训练集和测试集；将训练集转换为在离散社交推荐场景下的二进制表示，利用转换得到的二进制编码分别计算用户对物品的偏好分数和用户之间的社交关系分数；构建离散社交推荐模型并输入训练集，采用基于渐进式非凹凸性过程的交替优化策略对离散社交推荐模型进行训练，得到训练好的离散社交推荐模型；将测试集输入训练好的离散社交推荐模型，利用训练好的离散社交推荐模型为输入的用户推荐N个最符合用户偏好的物品，提高离散社交推荐模型的精度。
主权项：1.一种基于排序学习的离散社交推荐方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：获取用户与物品的交互信息和用户社交数据并构建社交数据集，按照预定规则将社交数据集划分为训练集和测试集；步骤2：将训练集转换为在离散社交推荐场景下的二进制表示，并利用转换得到的二进制编码分别计算用户对物品的偏好分数和用户之间的社交关系分数；步骤3：基于用户对物品的偏好分数和用户之间的社交关系分数，构建离散社交推荐模型，包括：社交关系预测模型和联合优化目标函数模型；步骤4：将训练集输入离散社交推荐模型，采用基于渐进式非凹凸性过程GNCCP的交替优化策略对离散社交推荐模型进行训练，得到训练好的离散社交推荐模型；步骤5：将测试集输入训练好的离散社交推荐模型，对于测试集中的任意用户，利用训练好的离散社交推荐模型为该用户推荐N个最符合用户偏好的物品。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于排序学习的离散社交推荐方法
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