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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖北楚天高速數(shù)字科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于張量的混合推薦方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116992131B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310815121.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種基于張量的混合推薦方法及系統(tǒng)是由阮一恒;劉德彬;朱晨露;楊天若;鄧賢君設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-07-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于張量的混合推薦方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于張量的混合推薦方法及系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，包括：將用戶側(cè)信息、項(xiàng)目側(cè)信息以及時(shí)間側(cè)信息轉(zhuǎn)換為離散數(shù)據(jù)信息；然后輸入到用戶、項(xiàng)目和時(shí)間張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取得到用戶潛在因子矩陣、項(xiàng)目潛在因子矩陣和時(shí)間潛在因子矩陣；將三階評(píng)分張量進(jìn)行范式多元分解來(lái)提取潛在因子矩陣，從而得到用戶潛在因子矩陣、項(xiàng)目潛在因子矩陣和時(shí)間潛在因子矩陣；分別將兩種用戶潛在因子矩陣、項(xiàng)目潛在因子矩陣以及時(shí)間潛在因子矩陣進(jìn)行融合之后，運(yùn)用范式多元分解的逆運(yùn)算對(duì)融合后的因子矩陣進(jìn)行還原，得到最終的近似評(píng)分矩陣。本發(fā)明通過基于張量的混合推薦算法，充分考慮線性信息和非線性信息，從而提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于張量的混合推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于張量的混合推薦方法，其特征在于，包括： 采集用戶側(cè)信息集合、項(xiàng)目側(cè)信息集合和時(shí)間側(cè)信息集合； 分別將所述用戶側(cè)信息集合、所述項(xiàng)目側(cè)信息集合和所述時(shí)間側(cè)信息集合轉(zhuǎn)換為用戶特征信息、項(xiàng)目特征信息和時(shí)間特征信息； 將所述用戶特征信息、所述項(xiàng)目特征信息和所述時(shí)間特征信息分別輸入至用戶張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、項(xiàng)目張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間張量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，得到第一用戶潛在因子矩陣、第一項(xiàng)目潛在因子矩陣和第一時(shí)間潛在因子矩陣； 對(duì)所述用戶特征信息、所述項(xiàng)目特征信息和所述時(shí)間特征信息形成的三階評(píng)分張量進(jìn)行范式多元分解，得到第二用戶潛在因子矩陣、第二項(xiàng)目潛在因子矩陣和第二時(shí)間潛在因子矩陣； 將所述第一用戶潛在因子矩陣與所述第二用戶潛在因子矩陣進(jìn)行融合得到融合用戶潛在因子矩陣，將所述第一項(xiàng)目潛在因子矩陣與所述第二項(xiàng)目潛在因子矩陣進(jìn)行融合得到融合項(xiàng)目潛在因子矩陣，將所述第一時(shí)間潛在因子矩陣與所述第二時(shí)間潛在因子矩陣進(jìn)行融合得到融合時(shí)間潛在因子矩陣； 基于范式多元分解逆運(yùn)算計(jì)算所述融合用戶潛在因子矩陣、所述融合項(xiàng)目潛在因子矩陣和所述融合時(shí)間潛在因子矩陣，得到近似評(píng)分矩陣； 利用所述近似評(píng)分矩陣輸出用戶推薦結(jié)果。

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