技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種適用于用戶偏好動態(tài)演變的個性化推薦算法。首先提出了一種新的似然函數(shù)，能夠解決用戶由于訓練樣本少而產(chǎn)生的過擬合問題；同時，該似然函數(shù)具有通用性，任意的基于概率的推薦模型均可采用該似然函數(shù)來進行參數(shù)估計。在該似然函數(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種新的基于隱馬爾可夫模型的個性化推薦算法，采用隱馬爾科夫模型并對其進行了改進。與現(xiàn)有個性化推薦算法相比，本發(fā)明提供的個性化推薦算法能夠挖掘用戶偏好隨時間動態(tài)演變的信息，提高了推薦結(jié)果的準確性。

技術(shù)研發(fā)人員：楊波;陳俊偉
受保護的技術(shù)使用者：電子科技大學
文檔號碼：201611114458
技術(shù)研發(fā)日：2016.12.07
技術(shù)公布日：2017.03.15