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本发明公开了一种社交网络事件推荐方法及系统,对社交网络数据集进行数据清洗及数据提取,得到社交网络中的用户数据、事件数据及用户参与事件的记录数据,作为实验数据集;采用特征编码方式,根据用户数据、事件数据及用户参与事件的记录数据生成用户特征和事件特征;使用深度学习方法,利用用户、事件特征对用户是否参加事件进行任务训练,学习用户对事件的评分;根据确定的用户评分大小进行排序,为用户推荐评分最高的事件。本发明对现有的社交网络事件推荐方法进行了改进,提高了向用户推荐事件的准确性和时间效率。
(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 113704635 A
(43)申请公布日 2021.11.26
(21)申请号 202110876092.X
(22)申请日 2021.07.30
(71)申请人 西安交通大学
地址
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