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摘要
本发明提供了一种基于协同演化的个性化推荐方法及装置。一种基于协同演化的个性化推荐方法,包括：基于贝叶斯定理获取预先设置的模型的学习目标；所述模型至少包括：用户消费行为的概率模型、用户加群行为的概率模型、产品的隐特征矩阵、用户的隐偏好张量和群组的隐偏好张量；基于所述学习目标,利用随机梯度下降法和投影梯度法来更新所述模型的最优参数,得到训练好的模型；利用所述训练好的参数预测用户在T+1时刻的加群行为、偏好及标记行为。本发明实施例中可以在动态场景中同时考虑到用户的历史偏好和加入群组的影响来预测用户的加群行为和偏好,以及标记行为。
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