[发明专利]一种基于近邻用户和评论信息的商品推荐方法有效
| 申请号： | 202110191591.5 | 申请日： | 2021-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN112884551B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 马于涛;熊文剑 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06F16/35;G06F40/216;G06F40/284;G06F18/22;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/045 |
| 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： | 本发明公开了一种基于近邻用户和评论信息的商品推荐方法，首先对购物平台中用户对于商品的评分评价数据进行数据清洗，得到预处理后商品的评分类和评论类数据，然后借助Doc2vec方法中的PV‑DM模型，根据余弦相似度获取近邻用户和近邻商品辅助建模用户偏好和商品属性，构建训练数据，输入到基于双向长短记忆网络、注意力机制和高阶特征交叉的推荐模型中进行训练和预测商品评分，最终根据预测评分高低进行商品推荐。本发明通过引入基于评论相似度的近邻用户和近邻商品来更准确地建模用户偏好和商品属性，推荐模型通过双向长短记忆网络、注意力机制和高阶特征交叉更加有效地提取用户和商品特征，具有更好的商品推荐效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 近邻 用户 评论 信息 商品 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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