[发明专利]一种协同过滤推荐系统在审
申请号: | 201910513329.0 | 申请日: | 2019-06-13 |
公开(公告)号: | CN110245303A | 公开(公告)日: | 2019-09-17 |
发明(设计)人: | 姚军;徐滢 | 申请(专利权)人: | 成都品果科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/9536 | 分类号: | G06F16/9536 |
代理公司: | 成都高远知识产权代理事务所(普通合伙) 51222 | 代理人: | 李安霞;曾克 |
地址: | 610000 四川省成都市*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 交互关系 向量 推荐系统 嵌入 用户历史数据 协同过滤 交互层 二阶 结果预测 输出预测 特征提取 用户体验 嵌入层 映射 成对 高阶 | ||
本发明公开一种协同过滤推荐系统,包括:输入和嵌入层,用于对物品进行编码,形成嵌入向量层;并用于将用户历史数据映射到所述嵌入向量层;所述用户历史数据中包括物品交互集;成对交互层,用于对所述嵌入向量层进行计算,获取物品与用户之间的二阶交互关系;深层交互层,用于对所述二阶交互关系进行逐层特征提取,获取物品与用户之间的高价交互关系;结果预测层,用于根据所述高阶交互关系,输出预测值向量。本发明提供的技术方案,能够解决现有推荐系统推荐效果不理想、用户体验不好的问题。
技术领域
本发明涉及信息推荐技术领域,尤其涉及一种协同过滤推荐系统。
背景技术
随着信息技术和互联网的发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入了信息过载的时代,推荐系统在很多线上服务中发挥着关键作用,比如电商、资讯等等。而其中协同过滤是推荐系统中应用最广泛的算法。
协同过滤推荐的基本思想借鉴了日常在选购商品、选择餐饮店、选择看哪种电影等等的方法。如果身边的很多朋友都选购某种商品时,那么自己就会有很大概率选择该商品。或者用户喜欢某类商品,当看到和这类商品相似的商品并且其他用户对此类商品的评价很好时,相应的购买概率就会增加很多。协同过滤推荐一般分为两类:基于用户的协同推荐和基于物品的系统推荐。
基于用户的协同推荐,通过用户对不同物品的行为,来评测用户之间的相似性,基于用户之间的相似性作出推荐。这部分推荐本质上是给相似的用户推荐其他用户喜欢的内容。计算基于用户的协同过滤推荐的方法如下:
其中,N(i)表示对物品i有过行为的用户集合,Wuv表示用户u和用户v的相似度,rvi表示用户v对物品i的打分。用户之间的相似度可以采用“用户u发生正反馈的物品与用户v发生正反馈的物品交集除以两者的并集”来进行计算。
基于物品的系统过滤,并不单纯地计算物品之间的相似性,而是通过用户对物品的操作行为记录来计算物品与物品之间的相似度,从而预测出用户对物品的喜好程度。计算基于物品的系统过滤的推荐方法如下:
其中,N(u)表示用户关联的商品的集合,Wji表示物品j和i的相似度,rui表示用户u对物品i的打分。打分规则,一般情况下使用业务设定的规则即可,物品相似度一般采用“对物品j发生正向反馈的用户和对物品i发生正向反馈的用户交集除以物品i发生正向反馈的用户”来进行计算。
可见,现有的协同过滤算法往往是基于用户或者基于物品的单位度来进行推荐,由于矩阵的稀疏性和高纬性,导致推荐系统会忽略很多重要因子,从而造成推荐效果不理想,用户体验差。例如,根据某个用户历史数据喜欢自拍分类下的滤镜,那么在类似风格的滤镜被划分到其他分类时,现有的推荐算法就无法很好的推荐相关的滤镜产品。
发明内容
本发明旨在提供一种协同过滤推荐系统,能够解决现有推荐系统推荐效果不理想、用户体验不好的问题。
为达到上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种协同过滤推荐系统,包括:输入和嵌入层,用于对物品进行编码,形成嵌入向量层;并用于将用户历史数据映射到所述嵌入向量层;所述用户历史数据中包括物品交互集;成对交互层,用于对所述嵌入向量层进行计算,获取物品与用户之间的二阶交互关系;深层交互层,用于对所述二阶交互关系进行逐层特征提取,获取物品与用户之间的高价交互关系;结果预测层,用于根据所述高阶交互关系,输出预测值向量。
进一步地,还包括:池化层,用于对所述二阶交互关系进行向量长度固定,获取物品与用户之间的预定数据格式的二阶交互关系;所述深层交互层用于对所述预定数据格式的二阶交互关系进行逐层特征提取,获取物品与用户之间的高价交互关系。
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