[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： | 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。 | ||
| 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 | ||
【主权项】：
1.一种协同过滤推荐系统，其特征在于，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。
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