[发明专利]基于目标物品增强表示的用户个性化信息推荐方法有效
| 申请号： | 202110498063.4 | 申请日： | 2021-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN113220994B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 马喜波;雷震;蔡引江 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06K9/62;G06N3/08 |
| 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： | 本发明属于人工智能和深度学习技术领域，具体涉及一种基于目标物品增强表示的用户个性化信息推荐方法，旨在解决现有的个性化信息推荐方法受限于用户行为记录，进而导致推荐准确率低、鲁棒性差的问题。本方法包括获取用户历史记录中的物品及待推荐的目标物品，并映射为设定维度的特征向量；获取用户关于目标物品的兴趣表示；通过预设的采样方法从第一数据集、待推荐目标物品的交集中采样设定数目的物品，并映射为特征向量；获取关于目标物品的增强表示；预测得到用户对待推荐的目标物品的感兴趣程度，并将排序后的前N个感兴趣程度对应的待推荐的目标物品推荐给用户。本发明提升了现有个性化信息推荐方法的推荐准确性以及鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 目标 物品 增强 表示 用户 个性化 信息 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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