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本发明涉及一种基于社交用户多交互信息的协同过滤物品推荐方法。包括如下步骤：选用相关社交关系数据建立用户‑物品交互矩阵得到交互向量xia；利用xia计算相关动态权重aia；通过好友信息建立好友交互矩阵利用计算相关动态权重βiu；根据同一物品的各种评价和交互向量vji，计算相关动态权重μji；根据xia和aia计算潜因子向量利用和潜因子向量计算得到用户潜因子向量Uij；根据vji和μji计算潜因子向量zj；利用和zj计算得到物品潜因子向量Iij；将Uij和Iij进行整合，得到预测向量G1并计算物品预
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112967101 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110371628.2 G06N 3/084 (2023.01)
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