[发明专利]一种基于自注意力对抗神经网络的推荐系统评分预测方法有效
| 申请号： | 202110217932.1 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN112784173B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 马康康;王庆先;黄庆;常奥 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 韦海英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自注意力对抗神经网络的推荐系统评分预测方法，包括以下步骤：S1：采集用户信息、项目信息和用户对项目评分数据，构建高维稀疏评分矩阵和对应的掩矩阵；S2：生成关于高维稀疏评分矩阵的分布信息；S3：利用自注意力对抗神经网络搭建推荐系统的评分预测模型，并对评分预测模型进行训练；S4：评估高维稀疏评分矩阵，完成用户对项目的评分预测。本发明将自注意力机制和判别自动编码器结合，并给出了应用于推荐系统中的具体方法。利用自注意力判别自编码器从高维稀疏矩阵的掩矩阵中提取评分数据的分布信息，为后续的学习评分数据特征和预测评分数据提供更多的分布信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 对抗 神经网络 推荐 系统 评分 预测 方法 | ||
【主权项】：
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