申请/专利权人：合肥工业大学

申请日：2020-04-15

公开（公告）日：2020-09-15

公开（公告）号：CN111667298A

主分类号：G06Q30/02(20120101)

分类号：G06Q30/02(20120101);G06Q30/06(20120101);G06F17/18(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.30#授权;2020.10.13#实质审查的生效;2020.09.15#公开

摘要：本发明提供一种用户个性化需求预测方法和系统，涉及个性化需求预测领域。包括以下步骤：本发明通过获取用户数据、产品数据和用户兴趣数据，并形成历史数据；基于历史数据得到用户隐群；基于历史数据设定用户隐群的兴趣选择器，基于用户隐群和兴趣选择器获取隐群‑兴趣分布；基于历史数据设定用户兴趣的产品选择器；对用户兴趣进行采样，得到目标兴趣；基于目标兴趣和产品选择器获取兴趣‑产品分布；基于隐群‑兴趣分布和兴趣‑产品分布构建双稀疏模型，基于双稀疏模型获取用户个体‑兴趣分布；基于用户个体‑兴趣分布和兴趣‑产品分布获取用户对产品的偏好得分，基于偏好得分获取用户的产品推荐结果。本发明可以准确预测用户的个性化需求。

主权项：1.一种用户个性化需求预测方法，其特征在于，所述预测方法由计算机执行，包括以下步骤：获取用户数据、产品数据和用户兴趣数据，并形成历史数据；基于所述历史数据对用户进行划分，得到用户隐群；基于所述历史数据预先设定用户隐群的兴趣选择器，基于所述用户隐群和所述兴趣选择器获取隐群-兴趣分布；基于所述历史数据预先设定用户兴趣的产品选择器；对用户兴趣进行采样，得到目标兴趣；基于所述目标兴趣和所述产品选择器获取兴趣-产品分布；基于所述隐群-兴趣分布和所述兴趣-产品分布构建双稀疏模型，基于所述双稀疏模型获取用户个体-兴趣分布；基于所述用户个体-兴趣分布和所述兴趣-产品分布获取用户对产品的偏好得分，基于所述用户对产品的偏好得分获取用户的产品推荐结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥工业大学 用户个性化需求预测方法和系统

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