融合主题匹配与双向偏好的个性化事件推荐方法及系统

本发明公开了一种融合主题匹配与双向偏好的个性化事件推荐方法及系统。首先，利用文档主题生成模型LDA提取事件和用户参与的历史事件的主题信息，计算用户与事件的主题匹配度；其次，对于基于事件的社交网络推荐从用户和事件的双向角度考虑，构建用户和事件的偏好模型，分别得到用户偏好评分和事件偏好评分，从用户和事件两个角度更完整地挖掘偏好关系；最后，将用户‑事件对匹配度融合用户事件双向偏好线性加权组合得到最终的用户‑事件对综合评分，将排序后的TOP‑K个用户‑事件对作为推荐结果。本方案推荐算法的性能优于传统的推荐方案，能很好地预测用户的个性化偏好，从而达到个性化推荐的目的。

《融合主题匹配与双向偏好的个性化事件推荐方法及系统》是一发明专利，专利号为 2020100692629，当前法律状态为已下证，由江西财经大学提出申请，发明人为钱忠胜;杨家秀;朱懿敏，公开（公告）日期为2023-08-11，国际专利分类号（IPC）为 G06F16/9535(2019.01)I;G06F16/9537(2019.01)I;G06F16/9536(2019.01)I，代理机构为深圳市华腾知识产权代理有限公司44370，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种融合主题匹配与双向偏好的个性化事件推荐方法及系统。首先，利用文档主题生成模型LDA提取事件和用户参与的历史事件的主题信息，计算用户与事件的主题匹配度；其次，对于基于事件的社交网络推荐从用户和事件的双向角度考虑，构建用户和事件的偏好模型，分别得到用户偏好评分和事件偏好评分，从用户和事件两个角度更完整地挖掘偏好关系；最后，将用户‑事件对匹配度融合用户事件双向偏好线性加权组合得到最终的用户‑事件对综合评分，将排序后的TOP‑K个用户‑事件对作为推荐结果。本方案推荐算法的性能优于传统的推荐方案，能很好地预测用户的个性化偏好，从而达到个性化推荐的目的。

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