[发明专利]一种基于用户隐式反馈的个性化神经网络推荐方法及系统有效
| 申请号： | 201910283969.7 | 申请日： | 2019-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN110362753B | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 杨志明 | 申请（专利权）人： | 深思考人工智能机器人科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司 11018 | 代理人： | 牛峥;王丽琴 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于用户隐式反馈的个性化神经网络推荐方法及系统，本发明基于用户的隐式数据建立隐式反馈神经网络推荐(IFNNRM)模型，将获取到的用户标识及多个要推荐的信息标识，输入到所建立的IFNNRM模型中，输出得到推荐信息，用户隐式数据包括用户的特征信息、与用户相关联的要推荐信息、及用户和用户相关联的要推荐信息之间的行为信息。由于本发明实施例在建立IFNNRM模型时基于用户的隐式数据建立，所以在推荐时，采用IFNNRM进行推荐，从而可以基于用户的隐式数据，实现为用户推荐信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 反馈 个性化 神经网络 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于用户隐式反馈的个性化神经网络推荐方法，其特征在于，该方法包括：基于用户的隐式数据建立隐式反馈神经网络推荐IFNNRM模型；将获取到的用户标识及多个要推荐的信息标识，输入到所建立的IFNNRM模型中，输出得到推荐信息。
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