[发明专利]一种基于自适应Margin对称度量学习的推荐方法和装置有效
| 申请号： | 202010150774.8 | 申请日： | 2020-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN111310054B | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 虎嵩林;李明明;朱福庆;周薇;臧良俊;韩冀中 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于自适应Margin对称度量学习的推荐方法和装置。该方法包括：根据给定的用户交互记录，通过度量学习方法拟合用户‑物品的关系；采用基于triple‑loss的欧氏度量学习范式进行建模；设计基于user‑centric和item‑centric的几何对称的关系度量方法；采用自适应Margin的方法自动学习得到用户和物品的Margin；将自适应Margin与用户/物品的偏置建立联系，解释其物理含义；使用多任务学习框架进行联合训练，得到推荐模型；基于该推荐模型为用户进行物品推荐。本发明充分考虑用户个体化差异，能很好地模拟真实场景下的用户‑物品交互关系，能够显著提高物品推荐的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 margin 对称 度量 学习 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
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