【技术实现步骤摘要】
本专利技术具体涉及一种基于评分偏差偏移的增强型社交推荐方法和模型。
技术介绍
1、社交推荐算法是一种利用用户社交行为和关系网络的算法，旨在为用户提供个性化的社交推荐内容。该算法利用用户之间的社交关系、好友活动、兴趣爱好等信息，通过分析和挖掘这些信息之间的关系，可以发现用户之间的共同兴趣、好友之间的相似性以及用户与特定主题或领域的关联程度，为用户推荐可能感兴趣的社交内容、好友动态、社交活动等。社交推荐算法在社交媒体、社交网络平台、在线社区等场景中可以广泛应用，提高了用户的满意度、社交互动频率，促进社交媒体平台的发展和用户参与度，同时也为了解用户行为和需求提供了有用的数据。
2、早期的社交推荐算法研究许多都采用矩阵分解来作为基本模型，这是因为矩阵分解能够灵活地结合先验知识。当基于矩阵分解的推荐模型融合了社交信息，可以捕捉到更具表现力的用户偏好向量，并在各种场景中取得显著的成效。尽管传统的社交推荐算法能有效地捕获线性信息，但它们对用户-项目交互以及社交领域的复杂性表现出学习上的局限性，限制了模型的表达能力和推荐性能。而与基于矩阵分...
【技术保护点】
1.一种基于评分偏差偏移的增强型社交推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的增强型社交推荐方法，其特征在于，
3.根据权利要求2所述的增强型社交推荐方法，其特征在于，
4.根据权利要求3所述的增强型社交推荐方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的增强型社交推荐方法，其特征在于，
6.根据权利要求5所述的增强型社交推荐方法，其特征在于，
7.根据权利要求6所述的增强型社交推荐方法，其特征在于，
8.根据权利要求1所述的增强型社交推荐方法，其特征在于，
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