[发明专利]一种基于深度交叉特征融合的推荐方法及装置有效
| 申请号： | 202011416256.2 | 申请日： | 2020-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN112541130B | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 于瑞云;张碧耘;叶德志;汪志鸿 | 申请（专利权）人： | 东北大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 梁焱 |
| 地址： | 110819 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度交叉特征融合的推荐方法及装置，属于推荐系统协同过滤领域。输入初始数据后，对初始数据进行转换、稠密化、扩展和拼接处理后得到用户特征向量栈和项目特征向量栈；通过计算用户特征向量栈中用户的每个特征与项目特征向量栈中项目的每个特征之间的影响关系，将用户特征与项目特征做细粒度的融合，得到最终的用户嵌入向量和项目嵌入向量，再对这两个向量做内积，得到目标用户对该项目产生交互的预测分数，根据预测分数值为目标用户做出个性化推荐。通过将用户特征与项目特征融合，深度挖掘用户特征与项目特征之间的潜在关系，更加细粒度地考虑了用户和项目之间双向的影响关系，最终为目标用户提供个性化推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 交叉 特征 融合 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
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