公开(公告)号：CN111737427A

公开(公告)日：2020-10-02

申请号：CN202010391330.3

申请日：2020-05-11

申请人： 华南理工大学

发明人： 许卓佳 ,  袁华

IPC分类号： G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F16/9535

摘要： 本发明公开了一种融合论坛互动行为与用户阅读偏好的慕课论坛帖推荐方法，包括步骤：1)构建用户对帖子的目标评分矩阵、用户互动评分矩阵和用户互动频次矩阵；2)分解用户互动评分矩阵，得到用户目标函数和用户行为特征矩阵；3)计算用户互动行为次数，提取嵌入特征，基于用户行为特征矩阵和用户嵌入矩阵得到用户矩阵；4)通过降噪自编码器提取帖子主题，得到物品目标函数，分解目标评分矩阵，得到评分矩阵目标函数；5)优化评分矩阵目标函数、用户目标函数和物品目标函数，为用户提供推荐列表。本发明通过深度学习和基于概率的矩阵分解，将用户与帖子、用户间的细微交互融入到模型中，缓解冷启动问题，结合用户阅读偏好，实现精准推荐。

公开(公告)号：CN111737427B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202010391330.3

申请日：2020-05-11

申请人： 华南理工大学

发明人： 许卓佳 ,  袁华

IPC分类号： G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06F16/335 ,  G06F16/9535

摘要： 本发明公开了一种融合论坛互动行为与用户阅读偏好的慕课论坛帖推荐方法，包括步骤：1)构建用户对帖子的目标评分矩阵、用户互动评分矩阵和用户互动频次矩阵；2)分解用户互动评分矩阵，得到用户目标函数和用户行为特征矩阵；3)计算用户互动行为次数，提取嵌入特征，基于用户行为特征矩阵和用户嵌入矩阵得到用户矩阵；4)通过降噪自编码器提取帖子主题，得到物品目标函数，分解目标评分矩阵，得到评分矩阵目标函数；5)优化评分矩阵目标函数、用户目标函数和物品目标函数，为用户提供推荐列表。本发明通过深度学习和基于概率的矩阵分解，将用户与帖子、用户间的细微交互融入到模型中，缓解冷启动问题，结合用户阅读偏好，实现精准推荐。