一种企业数据智能显示与推荐方法技术

本发明专利技术涉及企业大数据推荐技术领域，且公开了一种企业数据智能显示与推荐方法，S1：收集市场上用户对企业项目的反馈数据，基于反馈数据进行用户兴趣建模，获得用户对项目的喜好潜在因子；S2：对喜好潜在因子中的非零元素施加稀疏约束，构建一个稀疏潜在因子模型；S3：获取项目之间的相似度向量，基于相似度向量，进行多样性惩罚项计算，得到多样性惩罚项；S4：基于稀疏潜在因子模型和多样性惩罚项进行最终目标函数构建，获得最终目标函数，基于最终目标函数进行推荐优化，获得最终推荐结果，基于目标函数来平衡预测误差和不同类型的正则化项，可以有效地解决推荐系统中的热门项目偏见问题，从而提高推荐内容的多样性和新颖性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及企业大数据推荐，尤其涉及一种企业数据智能显示与推荐方法。

技术介绍

1、随着企业对数据利用的需求增加以及市场竞争的加剧，企业必须提供更加个性化的产品和项目推荐服务，这就需要利用数据来更好地理解市场用户对项目的需求和偏好，在激烈的市场竞争中，企业需要通过精细化推荐数据来提高效率和降低成本，这需要对内部数据进行深入分析，以支持推荐数据制定；

2、在现有的项目数据推荐系统中，往往会倾向于推荐那些已经很受欢迎的项目，这导致其他可能同样优秀但知名度较低的项目被忽视，由于推荐系统偏向于推荐已知的热门项目，新出现的创新项目很难获得曝光，从而抑制企业的创新动力，减缓企业新产品或者项目的推广速度，所以，在此提出了一种企业数据智能显示与推荐方法。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中常规的推荐方式存在新出现的创新项目很难获得曝光的缺点，而提出的一种企业数据智能显示与推荐方法。

2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：

3、一种企业数据智能显示与推荐方本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种企业数据智能显示与推荐方法，其特征在于，该方法的步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种企业数据智能显示与推荐方法，其特征在于，所述反馈数据包括用户数据、项目数据以及企业评价数据，所述反馈数据表示为D＝{(u,i,rui)}，其中，u为用户数据，i为项目数据，rui为企业评价数据。

3.根据权利要求1所述的一种企业数据智能显示与推荐方法，其特征在于，所述喜好潜在因子的获取步骤为：

4.根据权利要求3所述的一种企业数据智能显示与推荐方法，其特征在于，所述最小化函数的获取步骤为：

5.根据权利要求1所述的一种企业数据智能显示与推荐方法，...

【技术特征摘要】

1.一种企业数据智能显示与推荐方法，其特征在于，该方法的步骤如下：

2.根据权利要求1所述的一种企业数据智能显示与推荐方法，其特征在于，所述反馈数据包括用户数据、项目数据以及企业评价数据，所述反馈数据表示为d＝{(u,i,rui)}，其中，u为用户数据，i为项目数据，rui为企业评价数据。

3.根据权利要求1所述的一种企业数据智能显示与推荐方法，其特征在于，所述喜好潜在因子的获取步骤为：

4.根据权利要求3所述的一种企业数据智能显示与推荐方法，其特征在于，所述最小化函数的...

【专利技术属性】
技术研发人员：许云，申琳，颜金平，刘世德，王锦文，黄杭林，熊国双，
申请(专利权)人：深圳印智云信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：