[发明专利]一种基于表示向量的作品标签推荐方法和系统有效
| 申请号： | 201710469315.4 | 申请日： | 2017-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN107391577B | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 贾岩涛;蔡朋杉;王元卓;靳小龙;李曼玲;程学旗 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/78;G06F16/735 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国;梁挥 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于表示向量的标签推荐方法和系统，其特征在于，包括：获取多个作品，根据每个作品对应的标签、关系及对象，构建多个包含作品和标签的二元组信息和包含作品、关系及对象的三元组信息，根据二元组信息和三元组信息生成训练数据集；通过对训练数据集进行表示学习，分别得到各个作品的作品表示向量和各类标签的标签表示向量；通过计算各个作品表示向量和各类标签表示向量之间的距离，从各类标签中筛选出各个作品的推荐标签。本发明在学习表示向量的过程中，本发明同时考虑作品标签对二元组信息和作品的三元组信息。通过融入更多信息，使得学到的表示向量能够更准确地反映作品和标签的语义，从而更好地支持标签推荐这一任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 表示 向量 作品 标签 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于表示向量的标签推荐方法，其特征在于，包括：步骤1，获取多个作品，每个该作品对应多个标签、多个关系及多个对象，构建多个包含该作品和该标签的二元组信息，同时构建包含该作品、该关系及该对象的三元组信息，根据该二元组信息和该三元组信息生成训练数据集；步骤2，通过对该训练数据集进行表示学习，得到各个作品和各类标签的表示向量，分别称为作品表示向量和标签表示向量；步骤3，通过计算各个该作品表示向量和各类该标签表示向量之间的距离，从各类标签中筛选出各个作品的推荐标签。
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