[发明专利]一种基于神经协同过滤的推荐方法有效
| 申请号： | 202110164253.2 | 申请日： | 2021-02-05 |
| 公开（公告）号： | CN112818256B | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 贺巩山;丁立新;赵东星 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9535;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 张宇 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经协同过滤的推荐方法，采用了双重嵌入的方式，从ID和历史交互两个方面去表示用户和物品，继而得到了用户和物品的两类表示向量。然后，使用嵌入整合层，将两类表示向量融合在一起，相互补充，进而得到了更好的用户和物品表示。最后，利用神经协同过滤层对用户和物品之间的交互行为进行建模，学习二者之间的交互函数，以预测用户对物品的感兴趣程度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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