[发明专利]一种面向实体和用户画像的特征融合方法在审
| 申请号： | 201910540846.7 | 申请日： | 2019-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN110245719A | 公开（公告）日： | 2019-09-17 |
| 发明（设计）人： | 王晓东;丁香乾;王清 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 山东重诺律师事务所 37228 | 代理人： | 冷奎亨 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明是一种面向实体和用户画像的特征融合方法，包括以下步骤：获取用户的标签信息；根据所述标签信息建立用户画像；通过基于神经网络的端到端模型对网络中实体和用户画像信息进行联合抽取；基于用户的画像，筛选出用户可能喜欢或感兴趣的实体内容；将实体和用户画像进行特征融合。本发明通过使用预训练网络中的多层特征作为实体的多层次总预训练特征，并且在实体和用户画像匹配的学习目标指导下，利用多层感知机有监督地融合和降维实体的多层次总预训练特征，生成融合实体特征。从而能够充分地利用更多有用的、不同层次的预训练特征，并从中归纳出对实体和用户画像匹配任务有用的特征和去除无用的特征，减少了噪声特征的干扰。 | ||
| 搜索关键词： | 画像 特征融合 训练特征 标签信息 匹配 多层感知 画像信息 神经网络 实体内容 实体特征 学习目标 训练网络 噪声特征 融合 端到端 多层 降维 去除 抽取 归纳 筛选 网络 监督 联合 | ||
【主权项】：
1.一种面向实体和用户画像的特征融合方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：获取用户的标签信息；步骤2：根据所述标签信息建立用户画像；步骤3：通过基于神经网络的端到端模型对网络中实体和用户画像信息进行联合抽取；步骤4：基于用户的画像，筛选出用户可能喜欢或感兴趣的实体内容；步骤5：将实体和用户画像进行特征融合。
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