[发明专利]一种基于多任务深度学习的混合推荐系统及其方法有效
| 申请号： | 201810791351.7 | 申请日： | 2018-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN109241366B | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 黄震华 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/9032 | 分类号： | G06F16/9032;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林瑞云 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于多任务深度学习的混合推荐系统，依次包括三个阶段，分别为第一阶段、第二阶段和第三阶段，所述第一阶段为混合推荐模型构造，所述第二阶段为训练样本集生成，所述第三阶段为混合推荐模型训练，依次经过三个阶段的演算最后得出结果，所述混合推荐模型构造包括卷积神经网络和度量学习的混合推荐模型，由于本发明主要由三个阶段组成，每个阶段的实施过程简单、容易实现，同时不受具体开发工具和编程软件的限制，并且能够快速扩展到分布式和并行化的开发环境中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 深度 学习 混合 推荐 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多任务深度学习的混合推荐系统，其特征在于，依次包括三个阶段，分别为第一阶段、第二阶段和第三阶段，所述第一阶段为混合推荐模型构造，所述第二阶段为训练样本集生成，所述第三阶段为混合推荐模型训练，依次经过三个阶段的演算最后得出结果，所述混合推荐模型构造包括卷积神经网络和度量学习的混合推荐模型。
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