[发明专利]一种基于深度神经网络的电影推荐方法有效
| 申请号： | 202110134206.3 | 申请日： | 2021-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN112800344B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 王进;王雪飞 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 卢胜斌 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据推荐技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的电影推荐方法，包括：获取数据集进行特征选择，得到用户特征和电影特征；根据用户特征构建用户特征矩阵，根据电影特征构建电影特征矩阵；根据用户特征矩阵和电影特征矩阵构建用户‑电影特征矩阵；初始化电影推荐模型，将用户‑电影特征矩阵输入电影推荐模型中，采用梯度下降法对模型进行训练，得到训练好的电影推荐模型；利用训练好的电影推荐模型预测评分并给用户推荐电影。本发明利用户基本数据和项目基本数据可以充分学习用户和项目的潜在特征，增强了推荐结果可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 电影 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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