[发明专利]一种基于对抗矩阵分解的协调过滤卷积神经网络推荐系统及方法有效
| 申请号： | 202110744530.7 | 申请日： | 2021-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN113486257B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 陈建峡;高奕;刘琦;张杰;汪弘扬;潘立纬;郑吟秋 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/0464;G06N3/094 |
| 代理公司： | 深圳紫晴专利代理事务所(普通合伙) 44646 | 代理人： | 付钦伟 |
| 地址： | 430050 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于深度神经网络推荐技术领域，公开了一种基于对抗矩阵分解的协调过滤卷积神经网络推荐系统及方法，嵌入层用于输出两个大小为64的表示用户和物品的向量，并将用户、物品的嵌入向量送入外积层；外积层将用户、物品的嵌入向量进行外积得到用户‑物品交互图，利用所述用户‑物品交互图表示基于嵌入层且成对的维数关系；卷积层基于用户‑物品交互图输出表示高纬度的信息的张量，并将输出的张量输出预测层；预测层利用预测函数基于输入张量进行预测，得到预测分数。本发明可以明确捕获成对嵌入维度之间的相关性；保证了模型鲁棒性的同时，提升了整体的推荐效果，模型具有泛用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 矩阵 分解 协调 过滤 卷积 神经网络 推荐 系统 方法 | ||
【主权项】：
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