公开(公告)号：CN108710703A

公开(公告)日：2018-10-26

申请号：CN201810522150.7

申请日：2018-05-28

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张莉 ,  程江飞 ,  李泽鹏 ,  王邦军 ,  张召 ,  李凡长

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于聚类算法的影片评分预测方法，在输入评分训练样本集后，对评分进行预处理得到评分集合，对评分集合中，值为零的评分项首先进行一次预测得到不为零的新评分，将新评分替代每个类别集合中相应的值为零的评分项，得到新评分集合，新评分集合与预测前的类别评分集合相比，稀疏度得到有效降低，因此利用新评分集合确定的目标用户的近邻就会更优，从而就会很大程度上提高电影评分预测的准确性，以及提高电影推荐的准确性。本发明还提供了一种基于聚类算法的电影评分预测系统、装置及计算机可读存储介质，同样可以实现上述效果。

公开(公告)号：CN109241426A

公开(公告)日：2019-01-18

申请号：CN201811016431.1

申请日：2018-08-31

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张莉 ,  程江飞 ,  王邦军 ,  凌兴宏

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种对象推荐方法，该方法包括：获取目标用户所属的聚类用户集合，以及待推荐对象对应的客观用户集合；将聚类用户集合和客观用户集合的交集作为相似客观用户集合；对相似客观用户集合进行相似度估分计算，获得目标用户对待推荐对象的预估分值；若预估分值大于推荐阈值，则将待推荐对象推荐给目标用户。相似客观用户集合中的用户，既与目标用户具有相似性，又排除了非客观评价的用户，因而计算出预估分值，既符合目标用户的个性化特征，又具有客观性。因此，将预估分值大于推荐阈值的待推荐目标用户，更符合目标用户的需求，即对象推荐更准确。本发明还公开了一种对象推荐装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。