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1. (WO2016191959) PROCÉDÉ DE RECOMMANDATION DE FILTRAGE COLLABORATIF À VARIATION TEMPORELLE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international   

N° de publication : WO/2016/191959 N° de la demande internationale : PCT/CN2015/080355
Date de publication : 08.12.2016 Date de dépôt international : 29.05.2015
CIB :
G06F 17/30 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
17
Equipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
30
Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
Déposants :
深圳市汇游智慧旅游网络有限公司 SHENZHEN HUI YOU WISDOM TOURISM NETWORK CO., LTD [CN/CN]; 中国广东省深圳市 前海深港合作区前湾一路鲤鱼门街一号前海深港合作区管理局综合办公楼A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司) Shenzhen Qianhai Commercial Secretary Co., Ltd., Room A201,Qianhai Shenzhen-Hongkong Cooperation Zone Administration Bureau Office Building, No.1 Liyumen Road, Qianwan No.1 Road, Qianhai Shenzhen-Hongkong Cooperation Zone Shenzhen, Guangdong 518000, CN
深圳市旅游发展有限公司 SHENZHEN TOURISM DEVELOPMENT CO., LTD [CN/CN]; 中国广东省深圳市 福田区新闻路1号中电信息大厦9楼912室 Room 912, 9F, Zhongdian Information Building, No.1 Xinwen Road, Futian Shenzhen, Guangdong 518000, CN
北京大学深圳研究生院 PEKING UNIVERSITY SHENZHEN GRADUATE SCHOOL [CN/CN]; 中国广东省深圳市 南山区西丽镇丽水路深圳大学城北大校区 Peking University campus, Shenzhen University Town, Lishui Road, Xili Town, Nanshan Shenzhen, Guangdong 518055, CN
Inventeurs :
游海鹏 YOU, Haipeng; CN
吉中军 JI, Zhongjun; CN
胡仲强 HU, Zhongqiang; CN
李挥 LI, Hui; CN
汪允敏 WANG, Yunmin; CN
赵庆壮 ZHAO, Qingzhuang; CN
Mandataire :
深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) SHENZHEN KINDWALF INTELLECTUAL PROPERTY FIRM; 中国广东省深圳市 南山区深南西路深南花园裙楼A区四层402室 Room 402,Building A, Shennan Garden,Shennan West Road, Nanshan Shenzhen, Guangdong 518057, CN
Données relatives à la priorité :
Titre (EN) TIME-VARYING COLLABORATIVE FILTERING RECOMMENDATION METHOD
(FR) PROCÉDÉ DE RECOMMANDATION DE FILTRAGE COLLABORATIF À VARIATION TEMPORELLE
(ZH) 一种时变的协同过滤推荐方法
Abrégé :
(EN) The present invention relates to the field of internet. Disclosed is a time-varying collaborative filtering recommendation method, comprising the following steps: (A) organizing data to form a user-article scoring matrix; (B) filling the scoring matrix; (C) calculating a weight corresponding to a score, and calculating user similarities; (D) scoring a commodity which is not used by a target user; and (E) outputting a recommendation. The present invention has the beneficial effects that by filling a sparse matrix and introducing a time weight, the aim of providing better personalized recommendations for a user in the field of e-commerce is achieved. On one hand, personalized development is satisfied, and better service is provided for the user. On the other hand, a good recommendation effect may attract more users, thereby improving economic benefits.
(FR) La présente invention appartient au domaine de l'internet. L'invention concerne un procédé de recommandation de filtrage collaboratif à variation temporelle, comprenant les étapes suivantes: (A) organisation de données pour former une matrice de score d'article d'utilisateur; (B) remplissage de la matrice de score; (C) calcul d'une pondération correspondant à un score, et calcul de similarités entre utilisateurs; (D) évaluation du score d'un produit qui n'est pas utilisé par un utilisateur cible; et (E) émission d'une recommandation. La présente invention se caractérise avantageusement en ce que le remplissage d'une matrice creuse et l'introduction d'une pondération temporelle permettent de remplir l'objectif consistant à fournir de meilleures recommandations personnalisées pour un utilisateur dans le domaine du commerce électronique. D'une part, le développement personnalisé est satisfait et un meilleur service est fourni pour l'utilisateur. D'autre part, un effet de recommandation positif peut attirer plus d'utilisateurs, améliorant ainsi les bénéfices économiques.
(ZH) 本发明涉及互联网领域,其公开了一种时变的协同过滤推荐方法,包括以下步骤:(A)整理数据形成用户-物品评分矩阵;(B)填充评分矩阵;(C)计算评分对应的权值并计算用户相似度;(D)对目标用户未使用的商品评分;(E)推荐输出。本发明的有益效果是:通过填充稀疏矩阵和引入时间权值,实现了在电子商务领域为用户提供更好的个性化推荐的目的,一方面符合个性化的发展,为用户提供了更好的服务,另一方面好推荐效果将会吸引更多用户,提高经济效益。
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Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)