[发明专利]一种用于兴趣点推荐的获取时间偏好融合序列偏好的方法有效
| 申请号： | 202110002497.0 | 申请日： | 2021-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN112765493B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 彭蓉;李松 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/9537 | 分类号： | G06F16/9537;G06F16/9535;G06K9/62 |
| 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： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种用于兴趣点推荐的获取时间偏好融合序列偏好的方法。本发明首先通过数据预处理，得到兴趣点的特征时间戳，初始化兴趣点的嵌入向量、时间戳差值的嵌入向量，得到用户的正、负样本兴趣点嵌入向量序列和其对应的签到时间戳差值嵌入向量序列，然后将正、负样本兴趣点嵌入向量和其对应的签到时间戳差值嵌入向量融入GRU模型，进而构建用户的嵌入向量，计算用户对正、负样本兴趣点的序列偏好和时间偏好，将序列偏好和时间偏好进行融合，得到用户对正样本兴趣点和负样本兴趣点的融合偏好值。更进一步，利用正、负样本兴趣点的融合偏好值构造损失函数，优化相关模型参数。最后将优化后的模型用于推荐任务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 兴趣 推荐 获取 时间 偏好 融合 序列 方法 | ||
【主权项】：
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