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本发明涉及一种基于联邦学习的个性化文旅景点智能推荐方法，包括以下步骤：定义用户的自然特征向量nature与兴趣特征向量hobby，再结合自然特征与兴趣特征考虑用户间的相似度sim，得到与目标用户u相似的用户集群；将与目标用户u相似的用户集群中所有用户给出的景点评分整合为用户‑景点评分矩阵S；采用质量修正因子correctioni先对S进行修正，再进行矩阵分解预测，得到目标用户u的前n个期望景点，再结合隐式反馈数据，对推荐结果顺序进行修正，得到最终的推荐结果。本发明不仅可以实现精确的，符合个性化需
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117216371A
(43)申请公布日2023.12.12
(21)申请号202310160177.7G06F18/22(2023.01)
(22)申请日2023.02.
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