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摘要
本发明公开的一种基于过滤融合的预测方法,首先预测系统服务器获取每个对象对各个项目做出的行为记录以构建行为记录矩阵、每个对象的特征以构建对象特征矩阵、每个项目的特征以构建项目特征矩阵；然后预测系统服务器分别计算出基于对象的行为相似性矩阵、基于项目的行为相似性矩阵、对象特征相似性矩阵、项目特征相似性矩阵；通过定义稀疏系数,用其将内容过滤和协同过滤融合,并且寻找与给定对象或者项目最相似的N个对象或者项目；最后利用它们的相似性来设计滤波器,并且找到滤波器的最优参数。本发明考虑了传统预测的数据类型单一性和数据稀疏性对误差造成的影响,建立稀疏系数,将两种过滤思想有机地融合起来,从而降低了系统预测的误差。
- 出版日期2019-11-21
- 单位华南理工大学
