[发明专利]一种改进的包含多重边信息与多任务学习的深度推荐方法有效
申请号: | 202011337565.0 | 申请日: | 2020-11-25 |
公开(公告)号: | CN112487200B | 公开(公告)日: | 2022-06-07 |
发明(设计)人: | 董立岩;王越群;马心陶 | 申请(专利权)人: | 吉林大学 |
主分类号: | G06F16/36 | 分类号: | G06F16/36;G06F16/9535;G06N3/04 |
代理公司: | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人: | 鞠传龙 |
地址: | 130012 吉*** | 国省代码: | 吉林;22 |
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摘要: | 本发明公开了一种改进的包含多重边信息与多任务学习的深度推荐方法,其方法为:步骤一、输入用户以及项目的相关数据以及知识图谱的三元组;步骤二、对项目属性以及用户属性进行分类;步骤三、处理文本类属性;步骤四、处理多值属性;步骤五、通过用户以及项目属性进行用户项目特征表示;步骤六、将项目属性与知识图谱的头属性进行交叉训练;步骤七、迭代更新用户向量、项目向量、知识图谱头部尾部向量;步骤八、损失函数学习。本发明的有益效果:提出SI‑MKR,可以将传统MKR模型的三个模块进行创新,发展为四个模块,将不可构造成知识图谱三元组的属性进行提前处理,针对每个属性值进行初始化。 | ||
搜索关键词: | 一种 改进 包含 多重 信息 任务 学习 深度 推荐 方法 | ||
【主权项】:
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