[发明专利]一种基于联合神经网络协同过滤的信息推荐方法及其系统有效
| 申请号： | 201910484886.4 | 申请日： | 2019-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN110188283B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 蔡飞;陈洪辉;刘俊先;罗爱民;舒振;陈涛;罗雪山 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 曾志鹏 |
| 地址： | 410003*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于联合神经网络协同过滤的信息推荐方法及其系统，包括：基于用户‑物品的打分矩阵，结合深度神经网络A，提取用户特征信息和物品特征信息；以用户特征信息和物品特征信息作为输入，结合深度神经网络B，对用户‑物品之间的交互关系进行建模；根据建模得到的模型输出用户和物品之间交互行为的预测值以为信息推荐提供数据支持。本发明提出一个基于联合神经网络协同过滤的推荐方法，采用了一个联合神经网络，将深度特征提取过程和深度交互行为建模过程紧密结合，能够快速准确的得到预测值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联合 神经网络 协同 过滤 信息 推荐 方法 及其 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于联合神经网络协同过滤的信息推荐方法，其特征是，包括以下步骤：基于用户‑物品的打分矩阵，结合深层神经网络A，提取用户特征信息和物品特征信息；以所述用户特征信息和所述物品特征信息作为输入，结合深度神经网络B，对用户‑物品之间的交互关系进行建模；根据建模得到的模型输出用户和物品之间交互行为的预测值以为信息推荐提供数据支持。
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