[发明专利]基于注意力机制的项目级和特征级深度协同过滤推荐算法在审
| 申请号： | 201811549948.7 | 申请日： | 2018-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN109670121A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 王永贵;尚庚 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 陈晓宁;张丽萍 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力机制的项目级和特征级深度协同过滤推荐算法，包括如下步骤：S1统计用户的历史项目评分；S2根据用户的历史项目评分计算用户对目标项目的特征级内容表示；S3根据用户的历史项目评分以及S2的技术结果计算用户对目标项目的项目级预测评分。本发明通过结合项目级和特征级上的注意力机制对提高推荐精度有一定的效果，并相比现有技术而言在对用户历史偏好的分析更具有可解释性。通过还为将考虑在其它协同过滤模型中扩展DACF，如最近提出的神经协同过滤和离散协同过滤；为将来的研究将探索更高阶的特征级注意力机制，进一步夯实了推荐系统的研究的理论基础。 | ||
| 搜索关键词： | 协同过滤 注意力机制 历史项目 目标项目 算法 技术结果 理论基础 内容表示 推荐系统 用户历史 解释性 高阶 夯实 偏好 神经 研究 预测 探索 统计 分析 | ||
【主权项】：
1.基于注意力机制的项目级和特征级深度协同过滤推荐算法，其特征在于，包括如下步骤：S1统计用户的历史项目评分；S2根据用户的历史项目评分计算用户对目标项目的特征级内容表示；S3根据用户的历史项目评分以及S2的技术结果计算用户对目标项目的项目级预测评分。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于辽宁工程技术大学，未经辽宁工程技术大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811549948.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
