[发明专利]一种基于协同双模型深度表示学习的推荐方法在审
| 申请号： | 202010515926.X | 申请日： | 2020-06-09 |
| 公开（公告）号： | CN111723302A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 张璇;唐子淇;赵静转;刘会;云炜 | 申请（专利权）人： | 云南大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9538;G06F16/36;G06F16/338;G06F40/216;G06F40/103;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 胡川 |
| 地址： | 650091 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于协同双模型深度表示学习的推荐方法，涉及互联网技术的推荐系统领域，其特征在于，获取用户和物品的文本数据和关联数据，将所述文本数据通过主题模型抽取出文本特征，所述关联数据通过网络表示学习模型进行表示学习用户和物品的网络特征，通过所述文本特征和网络特征结合作为综合特征计算用户和物品之间的相似度，最后采用协同过滤算法针对用户进行物品推荐，并将结果通过知识图谱的方式展示关联实体图。本发明采用协同双模型过滤推荐充分利用了用户和物品本身以及关联特征，避免了推荐过程中矩阵稀疏和冷启动的问题，提高了推荐的准确性和结果的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 协同 双模 深度 表示 学习 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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