[发明专利]一种基于广义神经注意力的物品推荐方法有效
| 申请号： | 201911291806.X | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111127142B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 郑莹;吕艳霞;魏方娜 | 申请（专利权）人： | 东北大学秦皇岛分校 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李在川 |
| 地址： | 066004 河北省秦*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于广义神经注意力的物品推荐方法，涉及信息处理技术领域。本发明将广义矩阵因子分解模型GMF和神经注意相似度模型NAIS相结合建立广义神经注意力推荐模型GNAS，在模型中使用GMF与多层感知机MLP(MLP,Multilayer Perceptron)集成的注意力机制对模型进行优化，对模型进行优化后，通过优化的广义神经注意力推荐模型预测用户对目标物品的喜好程度，为用户生成个性化推荐列表。本发明挖掘用户潜在的兴趣爱好，提高推荐系统的可解释性和多样性；其次采用GMF模型和MLP模型相结合的注意力机制估算每个历史物品在预测目标物品的喜爱程度时所占的权重，使用较小的时间代价大大提高了推荐准确率，为用户推荐更加符合其兴趣的物品。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 广义 神经 注意力 物品 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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