[发明专利]一种基于自适应网络深度的序列推荐方法和系统在审
| 申请号： | 202010835626.X | 申请日： | 2020-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN111931058A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 陈磊;杨敏;原发杰;李成明;姜青山 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应网络深度的序列推荐方法和系统。该方法包括：构建序列推荐模型，该序列推荐模型设有多个空洞卷积残差块作为主体网络，并设有用于管理主体网络深度的策略网络；以设定的损失函数为目标，利用样本集训练所述序列推荐模型，获得经训练的主体网络，并且对于所述多个空洞卷积残差块中的每一个，策略网络输出用于表征该空洞卷积残差块保留或跳过的决策指示；将待推荐用户的历史浏览序列输入经训练的序列推荐模型，并根据策略网络的决策指示确定需跳过的空洞卷积残差块，以输出后续时刻用户推荐项的预测结果。本发明能够利用策略网络自适应地调节主体网络的深度，能够为用户提供快速而准确的推荐服务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 网络 深度 序列 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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