[发明专利]基于协同过滤和深度学习的个性化推荐方法及系统有效

专利信息
申请号: 202011510007.X 申请日: 2020-12-19
公开(公告)号: CN112598462B 公开(公告)日: 2023-08-25
发明(设计)人: 吴黎兵;闵姝文;全聪 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G06Q30/0601 分类号: G06Q30/0601;G06F16/9535;G06F16/9536;G06N3/048;G06N3/08
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 严彦
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明提供一种基于协同过滤和深度学习的个性化推荐方法及系统,包括获取用户购买商品的历史行为特征数据,并进行预处理,将用户的购买行为按照时间进行排序,排序后的数据称为用户的行为特征序列;个性化推荐系统建模,包括从交互矩阵中获取用户和商品的输入向量,然后分别生成用户和商品的嵌入向量,再经过注意力神经网络对嵌入向量进行加权,加权后的嵌入向量再进行线性和非线性的交互,从而获取用户和商品之间的显式和隐式关系,最后进行用户对商品的点击率预估;使用用户行为特征序列进行模型的训练和测试。本发明充分挖掘了用户的和商品的协同信号,为捕捉用户的个性化需求提供基础,能够提高推荐系统准确度和可解释性。
搜索关键词: 基于 协同 过滤 深度 学习 个性化 推荐 方法 系统
【主权项】:
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