[发明专利]一种基于深度学习的用户兴趣点推荐方法与系统有效
| 申请号： | 202011084795.0 | 申请日： | 2020-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN112364238B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 崔立真;于福强;郭伟;何伟;闫中敏;鹿旭东 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F16/9537 | 分类号： | G06F16/9537;G06N3/0442;G06N3/049;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 董雪 |
| 地址： | 250100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的用户兴趣点推荐方法及系统，包括：获取用户的历史签到数据；基于历史签到数据对深度学习模型进行训练；将用户最新的签到数据输入到训练好的深度学习模型，输出预测的用户兴趣点；其中，所述深度学习模型自动提取用户对POI类别偏好特征和对POI偏好特征，两种特征表达为两个特征Embedding；然后，将两种特征Embedding同候选集POI Embedding进行欧氏距离计算，通过得分进行排序，输出排名为前N的POI；N为设定值。本发明考虑到拥有巨大POI语料库的检索空间会影响推荐精确度在POI类别的偏好编码器之后，链接过滤模块，缩减POI检索空间，减小CatDM检索的难度同时提高推荐的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 用户 兴趣 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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