[发明专利]基于深度森林的文本对象推荐方法有效
| 申请号： | 201911231215.3 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN111078834B | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 杨波;吴施虎;余秦勇;王鹏 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;中电科大数据研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/284;G06K9/62 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度森林的文本对象推荐方法，属于推荐技术领域。本发明针对现有的基于深度学习的推荐方法的推荐方案的不足，通过将梯度提升与深度森林结合，提出一种结合了梯度提升和深度森林的推荐模型，并将其用于推荐文本对象。即本发明将用户和文本对象的特征信息输入到所设置的推荐模型中，则会输出一个0‑1的值，其代表了预测该用户会与该文本对象发生交互的可能性，即用户与文本对象的交互概率预测值。对每个用户，为其将未接触过的文本对象进行以交互概率预测值从大到小的排序，其中排名前K的文本对象将作为推荐列表推荐给该用户。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 森林 文本 对象 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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