[发明专利]一种基于lambdaMart的神经协同过滤模型推荐方法在审
申请号: | 202011145676.1 | 申请日: | 2020-10-23 |
公开(公告)号: | CN112256965A | 公开(公告)日: | 2021-01-22 |
发明(设计)人: | 黄梦醒;韩笑;冯思玲;冯文龙;张雨;吴迪 | 申请(专利权)人: | 海南大学 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q50/00;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 海口汉普知识产权代理有限公司 46003 | 代理人: | 麦海玲 |
地址: | 570100 海南省*** | 国省代码: | 海南;46 |
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摘要: | 本发明提供一种基于lambdaMart的神经协同过滤模型推荐方法,所述方法包括以下步骤:S1:输入用户信息,所述用户信息包括用户基本信息和电影评论信息,所述电影评论信息包括已评分电影信息和未评分电影信息;S2:嵌入层将用户信息映射为用户特征向量,将电影评论信息映射为电影特征向量;S3:将用户特征向量、电影特征向量输入到神经协同过滤模型中,提取高阶特征信息,同时提取排序信息;S4:对高阶特征信息和排序信息进行处理获得推荐结果并输出。提出LM‑NCF模型,通过改进神经协同过滤模型,利用多层感知机的非线性特征处理提取隐含高阶特征信息以及lambdaMart个性化排序算法提取排序信息,使推荐更加精准。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 lambdamart 神经 协同 过滤 模型 推荐 方法 | ||
【主权项】:
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