[发明专利]基于高斯嵌入表示技术的上下文感知推荐方法有效
| 申请号： | 201910940873.3 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110717100B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 王东京;张新;俞东进;邵逸凡 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于高斯嵌入表示技术的上下文感知推荐方法。本发明包括以下步骤：收集用户的上下文感知行为记录以及物品的属性，然后利用高斯嵌入表示技术从收集的数据中学习用户的兴趣向量表示、物品的特征向量表示等，最后基于学习得到的特征向量实施推荐。本发明主要是利用高斯嵌入表示技术对用户兴趣的动态性和物品特征的多模态性进行准确建模，并充分利用用户的上下信息和物品的属性，提高推荐的准确率，进而提升用户满意度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 嵌入 表示 技术 上下文 感知 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.基于高斯嵌入表示技术的上下文感知推荐方法，包括如下步骤：/n10.收集用户的上下文感知行为记录以及物品的属性；/n20.利用高斯嵌入表示技术从收集的数据中学习用户的兴趣向量表示、物品的特征向量表示；/n30.基于学习得到的兴趣和特征向量实施推荐。/n
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