| 专利名称 | 一种数字信息推荐预测模型的训练方法和系统 | 申请号 | CN201110339200.6 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN102495837A | 公开（授权）日 | 2012.06.13 | 申请（专利权）人 | 中国科学院计算技术研究所 | 发明（设计）人 | 鲁凯;王斌;史亮;李文娜;李锐;徐飞 | 主分类号 | G06F17/30(2006.01)I | IPC主分类号 | G06F17/30(2006.01)I | 专利有效期 | 一种数字信息推荐预测模型的训练方法和系统 至一种数字信息推荐预测模型的训练方法和系统 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明提供一种数字信息推荐预测模型的训练方法和系统，该方法包括：1)接收打分数据；2)确定数字信息的不同类别，每个类别中包括多个项目，其中所述类别之间存在关联关系；3)基于所述关联关系建立所述模型并训练获得所述模型，其中所述模型中包括一个或多个和集合相关的参数，其中所述集合为与一个类别的项目相关的另一个类别的项目的集合或者多个与一个类别的项目相关的另一个类别的项目的集合的并集。上述训练的预测模型可以有效的在实际推荐中缓解用户打分数不足造成的可利用打分数据严重稀疏的问题，具有很好的推荐效果。 |
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