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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于个性化推荐技术，具体涉及一种基于桥连接实现跨平台序列融合的商品点击率预测方法，包括：收集每个平台下用户行为数据，对用户行为数据进行预处理，生成包含用户操作信息的时间序列；将每个平台下的时间序列进行切割成多个的时间单位序列，并通过双曲空间映射的桥连接方式对切割的时间单位序列进行跨平台融合，得到商品网络结构；根据商品网络结构中商品数量和历史记录操作时间对序列中不同操作进行加权求和，生成用户个性化推荐潜在兴趣商品的点击率预测值。本发明通过对不同操作赋予不同的权重，使得推荐结果更接近真实情况，生成准确率更高的推荐序列，同时，通过跨平台用户行为序列数据融合，能够实现更精确的商品推荐序列。
主权项：1.一种基于桥连接实现跨平台序列融合的商品点击率预测方法，其特征在于，包括：S1：收集每个平台下用户行为数据，对用户行为数据进行预处理，生成包含用户操作信息的时间序列；S2：将每个平台下的时间序列进行切割成多个的时间单位序列，并通过双曲空间映射的桥连接方式对切割的时间单位序列进行跨平台融合，得到商品网络结构；S3：根据商品网络结构中商品数量和历史记录操作时间对序列中不同操作进行加权求和，生成用户个性化推荐潜在兴趣商品的点击率预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 基于桥连接实现跨平台序列融合的商品点击率预测方法
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