[发明专利]社交及消费联合推荐系统、方法、存储介质、计算机设备在审
| 申请号： | 202011218535.8 | 申请日： | 2020-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN112445981A | 公开（公告）日： | 2021-03-05 |
| 发明（设计）人： | 肖阳;刘杰;裴庆祺 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9535;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习的应用之推荐系统技术领域，公开了一种社交及消费联合推荐系统、方法、存储介质、计算机设备，从评级矩阵R提取出消费偏好特征，从社交矩阵S提取出社交偏好特征，二者通过互惠图神经网络得出联合消费特征和联合社交特征，由此对用户潜在的消费和社交可能进行预测。所述社交及消费联合推荐系统包括：自注意力空间层、自注意力频谱层、互惠分析层、预测层。本发明解决了稀疏矩阵分解的局限性；自注意力模型的引入，充分考虑个体差异性，使得通过前两层提取的特征更贴合用户真实属性；互惠机制的引入，充分发挥了两大推荐系统原始信息的互作用性，提升了预测层推荐的准确性、召回率和NDCG指标。 | ||
| 搜索关键词： | 社交 消费 联合 推荐 系统 方法 存储 介质 计算机 设备 | ||
【主权项】：
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