[发明专利]基于局部和全局信息融合的群组推荐方法、系统及设备在审

专利信息
申请号: 202110409132.X 申请日: 2021-04-16
公开(公告)号: CN112925994A 公开(公告)日: 2021-06-08
发明(设计)人: 章颂;郑楠;王丹力 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: G06F16/9536 分类号: G06F16/9536;G06F40/30
代理公司: 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 代理人: 郭文浩;尹文会
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明属于深度学习领域,具体涉及了一种基于局部和全局信息融合的群组推荐方法、系统及设备,旨在解决现有的群组推荐方法仅从群体和用户之间的单一交互中学习群组的表示,无法考虑全面信息的群组推荐的问题。本发明包括:通过但类型聚合注意力模块分别获取含有用户语义特征信息的项目表示、含有用户语义特征信息的群组表示和含有项目语义特征信息的群组表示,进而获取项目的最终表示;通过获取群组的局部特征表示和全局特征表示并将其进行信息融合获得群组的最终表示,进而计算目标群组对项目的偏好值,基于偏好值进行排序,生成项目推荐列表。本发明通过深度学习和注意力机制实现了组内的全局表示,融合全局和局部信息,提高了群组推荐的准确度。
搜索关键词: 基于 局部 全局 信息 融合 推荐 方法 系统 设备
【主权项】:
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