[发明专利]一种联合主题模型和异质信息网络的评分预测方法有效
| 申请号： | 201910620143.5 | 申请日： | 2019-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN110570226B | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 汤景凡;张秀杰;张旻;姜明;黄涛;吴鑫强 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种联合主题模型和异质信息网络的评分预测方法。本发明步骤如下：步骤(1)针对指定用户商品对，利用主题模型提取评论信息,从而构建用户和商品的向量表示；步骤(2)利用商品属性信息和用户共同购买信息构建异质信息网络；步骤(3)从异质网络中提取出用户商品对的最终关系表示向量；步骤(4)针对用户商品对,连接用户向量、关系表示向量、商品向量表示,并输入到AFM实现评分预测；步骤5、根据模型计算出的预测评分数据和真实评分数据,计算RMSE值，并把此值作为模型效果的评价指标。本发明解决了评分预测中出现的冷启动，可解释性不强，准确率不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联合 主题 模型 信息网络 评分 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种联合主题模型和异质信息网络的评分预测方法，其特征在于包含如下步骤：/n步骤(1)针对指定用户商品对，利用主题模型提取评论信息,从而构建用户和商品的向量表示；/n步骤(2)利用商品属性信息和用户共同购买信息构建异质信息网络；/n步骤(3)从异质网络中提取出用户商品对的最终关系表示向量；/n步骤(4)针对用户商品对,连接用户向量、关系表示向量、商品向量表示,并输入到AFM实现评分预测；/n步骤5、根据模型计算出的预测评分数据和真实评分数据,计算RMSE值，并把此值作为模型效果的评价指标。/n
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