[发明专利]基于BERT的深度学习序列推荐系统在审
| 申请号： | 201911352888.4 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN113032664A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 何凌波;王斌;张宏伟 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BERT的深度学习序列推荐系统，该方法包括以下步骤：通过嵌入层将稀疏高维的用户和物品特征映射成稠密低维矩阵，并将用户行为序列与物品特征共同嵌入表示，通过转换层训练学习表示用户行为序列，输出层将转化层的结果加上K层隐藏层并用Softmax函数作为分类器得到最终的输出。本发明能够有效利用用户历史行为序列的数据，能够有效利用用户和物品的辅助信息，能够自动从数据中提取特征，避免了人工设计特征的扩展性低的问题，避免了数据稀疏的问题，利用双向模型避免了节点只能从左到右严格有序的单向序列推荐准确率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bert 深度 学习 序列 推荐 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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