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本发明公开了基于相似性成对排名的推荐系统物品预测方法，该方法的步骤如下：获取推荐系统数据集；针对每个用户将数据集划分为正负样本集合；将正样本集合进一步划分为相似物品组；将数据集、相似物品组、负样本集合重新组成相似物品对组成的数据集；相似成对排名模型初始化；相似成对排名模型训练；物品分数预测和排序。本方法在成对排序方法的基础上，利用物品之间的相似性，推荐系统中现有的贝叶斯个性化排序方法进行了优化，解决了成对排序方法中的头部问题。使用相似性成对排序的推荐系统在物品推荐排名预测性能比原有的成对排序预测
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112464098 A (43)申请公布日 2021.03.09 (21)申请号 202011419952.9 (22)申请日 2020.12.05 (71)申请人 北京工业大学 地址
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