联系人: 房先生
所在地:福建 厦门市
本申请公开了一种资源受限约束下的活动推荐方法及系统,该方法包括将响应度矩阵及贡献率预测矩阵进行拟合,得到用户与活动的价值矩阵;根据价值矩阵,利用Top‑N推荐算法筛选出各指定活动的前预定数量的优质用户,对各优质用户中不受限的用户直接进行指定活动推荐得到第一推荐结果,对各优质用户中受限的用户进行合并,并筛选出受限用户与活动的受限价值矩阵;根据受限价值矩阵,利用KMB算法求解资源受限约束下的用户与活动的推荐结果,并与第一推荐结果进行合并,形成资源受限约束下的全局最优推荐结果;在考虑用户与活动贡献率和资源受限条件下,完成全局最优化多对多推荐,实现活动推荐的整体收益最大化。
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