[发明专利]一种基于异质特征深度残差网络的内容推荐方法在审
| 申请号： | 202011180629.0 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112287222A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 蔡树彬;明仲;周槐枫;彭韬 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 刘芙蓉 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异质特征深度残差网络的内容推荐方法，所述方法包括：获取待推荐内容的源数据，并对所述源数据进行数据转换处理，得到加权混合嵌入数据；根据所述加权混合嵌入数据和深度残差网络模型，得到预测评分数据；根据所述预测评分数据，得到内容的推荐结果。本发明实施例通过对领域内容的源数据进行处理，并将处理后的数据输入到残差网络模型，得到预测评分数据，接着根据预测评分数据对领域内容进行精准推荐，计算方法效率高，资源占有率低，同时多元化的数据还能避免对新用户进行推荐时出现冷启动。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 深度 网络 内容 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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