[发明专利]一种基于深度神经网络的上下文感知推荐方法在审
| 申请号： | 202010871933.3 | 申请日： | 2020-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN114117191A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 付昳漫;蔡铭修;杨航远 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q10/04;G06Q10/06;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 473300 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度神经网络的上下文感知推荐方法，属于互联网信息推荐技术领域，本发明使用用户特征向量和推荐对象特征向量构建推荐方法，利用卷积神经网络算法提取每个推荐对象的文本特征，为每个推荐对象构建文本嵌入向量，使用矩阵分解技术提取用户潜在特征向量；本发明不需要专业领域知识和个体信息，安全简单；采用最小均方根误差作为优化约束条件，在实现过程中只需要针对评分矩阵进行训练，仍能给出正确的预测评分，避免了数据稀疏导致的预测误差问题；该方法利用深度神经网络对推荐用户潜在特征矩阵和推荐对象嵌入矩阵进行融合，得到高维的推荐对象特征向量，并且进行联合训练，使推荐方法避免过拟合，优化推荐结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 上下文 感知 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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