[发明专利]一种基于用户空间的多GRU层神经网络的隐含反馈推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201710910007.0 | 申请日： | 2017-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN107909421A | 公开（公告）日： | 2018-04-13 |
| 发明（设计）人： | 刘俊涛;张毅;王元斌 | 申请（专利权）人： | 中国船舶重工集团公司第七0九研究所 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06Q30/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉河山金堂专利事务所(普通合伙)42212 | 代理人： | 胡清堂 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于用户空间的多GRU层神经网络的隐含反馈推荐方法及系统，所述方法是通过将物品映射到用户空间，为用户选择其关注的物品特征，结合BP或BPTT算法和多层GRU神经网络特有的递归结构进行多尺度时间序列分析，并根据用户访问的物品序列预测用户感兴趣的物品，为用户提供推荐服务；所述系统包括用户访问物品的历史行为收集模块、物品映射用户空间模块，多GRU层神经网络训练模块以及推荐列表生成模块，基于此系统能够更精确的表示具有较大随机性的用户行为，并得到更准确的推荐结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 空间 gru 神经网络 隐含 反馈 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于用户空间的多GRU层神经网络的隐含反馈推荐方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：1)收集用户访问物品的历史行为信息，根据每一位用户访问物品的记录，按照行为发生时间的先后排序，为每一位用户生成训练样本；2)将物品映射到用户空间；3)根据训练样本，对多GRU神经网络结构进行训练；4)根据训练后的神经网络结构为用户生成推荐列表。
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