【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般地涉及信息过滤，并且更具体地，涉及用于面向排序的协同过滤的推 荐方法和设备。
技术介绍
随着互联网上可访问信息的爆炸性增长，帮助人们有效地筛选大量信息的信息过 滤技术变得不可或缺，以便能够克服由于所获得的信息量过大而造成的信息过载问题。推 荐系统就是这样一种信息过滤技术，其基于用户过去的反馈，从大量数据项目中自动生成 项目推荐列表以供用户选择和参考。构成推荐系统的现有技术一般分为基于内容的过滤和协同过滤两大类。相比较于 基于内容的过滤，协同过滤不需要关于项目的任何内容信息，其通过收集大量用户对项目 的反馈(如评分)，并且基于其他用户的偏好模式向用户做出推荐。除了避免需要收集广泛 的关于项目或用户的内容信息以外，协同过滤不要求特殊的领域知识并且其容易被应用在 不同的推荐系统中。因此，协同过滤已经成为当前推荐系统中普遍使用的算法。推荐系统的任务是根据用户兴趣生成项目的排序列表，用户最感兴趣的项目应当 被排在该列表的顶部。对于项目排序，大多数的协同过滤算法首先预测用户对该项目的评 分，然后利用评分对项目进行排序。然而，此类基于评分预测的协同过滤算法由于在...
【技术保护点】
一种用于面向排序的协同过滤的推荐方法，该方法包括：获取用户对排序的项目对的偏好数据；根据所述偏好数据以及用户和项目相关数据，构建基于用户偏好的概率潜在偏好分析模型；以及利用所述概率潜在偏好分析模型，预测基于用户偏好的项目排序以便向用户进行推荐。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：赵岷，刘楠，
申请(专利权)人：日电中国有限公司，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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