[发明专利]回答者推荐模型的训练方法、推荐方法及电子设备在审
| 申请号： | 202010767815.8 | 申请日： | 2020-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN111881282A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 陈卓;袁玺明;杜军威;葛艳;李涵;姜伟豪;魏锐 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京力致专利代理事务所(特殊普通合伙) 11900 | 代理人： | 周厚民 |
| 地址： | 266061 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明数据挖掘技术领域，具体涉及回答者推荐模型的训练方法、推荐方法及电子设备。训练方法包括获取样本评分矩阵以及未获得财富值的数据集；未获得财富值的数据集包括回答者特征以及问题特征；利用未获得财富值的数据集对回答者推荐模型中的DeepFM模块进行训练，以填充样本评分矩阵；将填充后的样本评分矩阵输入回答者推荐模型中的矩阵分解模块分解样本评分矩阵，得到回答者矩阵以及问题矩阵；基于回答者矩阵与问题矩阵，预测问题对应的回答者；利用评分预测值与问题对应的目标评分值，对DeepFM模块以及矩阵分解模块的参数进行更新，确定回答者推荐模型。该回答者推荐模型中DeepFM模块与矩阵分解模块组成了一个强学习器，提高了预测结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 回答者 推荐 模型 训练 方法 电子设备 | ||
【主权项】：
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