[发明专利]一种基于混合深度学习模型的推荐方法与系统有效

专利信息
申请号: 201911087030.X 申请日: 2019-11-08
公开(公告)号: CN110807154B 公开(公告)日: 2021-06-01
发明(设计)人: 田保军;刘爽;房建东 申请(专利权)人: 内蒙古工业大学
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535;G06N3/08
代理公司: 北京金信知识产权代理有限公司 11225 代理人: 张放
地址: 010051 内蒙古*** 国省代码: 内蒙古;15
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摘要: 发明实施例涉及一种基于混合深度学习模型的推荐方法与系统。所述推荐方法包括:获取原始评分矩阵和项目评论文档作为推荐系统的输入;基于所述原始评分矩阵构建初始用户隐特征向量;基于项目评论文档构建初始项目隐特征向量;通过构建新的推荐系统目标函数,生成优化后的用户与项目隐特征向量,从而产生融合用户隐特征与项目隐特征的更加准确的预测评分矩阵;基于所述预测评分矩阵进行个性化推荐作为所述推荐系统的输出。本发明实施能够解决了推荐系统数据极度稀疏性和推荐精度不准确的问题,利用混合深度学习模型提取多源异构数据的非线性特征,融入到基于概率矩阵分解的协同过滤推荐算法中,从而使得推荐系统的关键性能得到改善。
搜索关键词: 一种 基于 混合 深度 学习 模型 推荐 方法 系统
【主权项】:
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