[发明专利]基于深度特征学习的推荐方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110697212.X | 申请日： | 2021-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN113420212A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 喻凌威;周宝;张新明;陈远旭 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 | 代理人： | 汪琳琳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于深度特征学习的推荐方法、装置、设备和存储介质，属于人工智能技术领域，本申请通过构建初始推荐模型，并通过训练样本对初始推荐模型进行迭代训练，将评论文本和评分数据导入训练好的推荐模型，通过对评论文本进行编码，得到文本特征，通过生成评分数据的评分特征，并融合文本特征和评分特征，生成偏好特征，通过对偏好特征进行解码，得到偏好信息，并基于偏好信息完成推荐。此外，本申请还涉及区块链技术，评论文本和评分数据可存储于区块链中。本申请通过多层感知机制构建推荐模型，通过推荐模型的感知层获取深度评分特征，通过Transformer网络学习文本特征，并结合评分特征和文本特征完成推荐，提高了推荐模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 特征 学习 推荐 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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