[发明专利]一种基于多用户行为的神经网络推荐方法在审
| 申请号： | 201911207316.7 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110991601A | 公开（公告）日： | 2020-04-10 |
| 发明（设计）人： | 吴迪;林诗鹭 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多用户行为的神经网络推荐方法，包括以下步骤：S1.挖掘非目标行为和目标行为的关联性，获得非目标行为到目标行为的置信度；S2.使用基于用户多行为的神经网络推荐模型来挖掘多行为与用户偏好之间的关系，其中包括构造用户和物品的行为特征矩阵，应用神经协同过滤模型，基于S1所得的置信度，使用行为分类学习策略对模型求解，获得物品推荐列表。本发明提供的基于多用户行为的神经网络推荐方法，首先对用户行为数据按照时间段进行划分，计算从非目标行为到目标行为的发生概率，根据用户和物品的交互行为来构造用户和物品的行为特征矩阵，然后利用神经协同过滤模型来表示行为和用户喜好之间复杂的关系，最后使用行为分类学习的策略对模型进行求解，获得推荐列表。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多用户 行为 神经网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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