[发明专利]评分预测方法和装置在审
| 申请号： | 201810427447.5 | 申请日： | 2018-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN108665308A | 公开（公告）日： | 2018-10-16 |
| 发明（设计）人： | 贺樑;陈璐 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海华诚知识产权代理有限公司 31300 | 代理人： | 徐颖聪 |
| 地址： | 200333 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种评分预测方法和装置，该方法包括：生成步骤：通过构造对于物品的用户评论的神经网络模型，以生成用户和物品两者的画像；预测步骤：通过利用用户和物品的画像优化矩阵分解模型，并训练矩阵分解模型以预测目标评分；其中，神经网络模型为长短时记忆网络模型，通过在长短时记忆网络模型中使用注意力机制提取用户和物品的特征，根据特征生成画像；和通过非线性变换将用户和物品的画像加入矩阵分解模型。本发明的评分预测方法成本低廉并且能够很好地在不同数据领域之间进行迁移；通过结合了用户评分数值信息和用户评论文本信息，能够更加全面正确地对未知评分进行预测；通过经过优化的举证分解算法，能够在较快的时间内得到预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 画像 预测 神经网络模型 方法和装置 记忆网络 矩阵分解 用户评论 非线性变换 注意力机制 分解算法 生成步骤 数据领域 数值信息 特征生成 文本信息 训练矩阵 预测结果 预测目标 优化 迁移 分解 | ||
【主权项】：
1.一种评分预测方法，用于预测用户和物品的画像的评分，其特征在于，包括：生成步骤：通过构造对于所述物品的用户评论的神经网络模型，以生成所述用户和所述物品两者的画像；预测步骤：通过利用所述用户和所述物品的所述画像优化矩阵分解模型，并训练所述矩阵分解模型以预测目标评分；其中，所述神经网络模型为长短时记忆网络模型，通过在所述长短时记忆网络模型中使用注意力机制提取所述用户和所述物品的特征，根据所述特征生成所述画像；和通过非线性变换将所述用户和所述物品的所述画像加入所述矩阵分解模型。
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