[发明专利]一种基于协同过滤与深度学习的多注意力推荐方法有效
| 申请号： | 202111102648.6 | 申请日： | 2021-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN113792810B | 公开（公告）日： | 2023-09-26 |
| 发明（设计）人： | 刘鑫强;李卫疆 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/08;G06F40/30;G06F40/20;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙) 53215 | 代理人： | 马海红 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于协同过滤与深度学习的多注意力推荐方法，属于自然语言处理中的推荐算法领域。本发明包括：输入层，词嵌入层，局部上下文注意力层，多头注意力融合层，相似注意力层，融合决策层。输入层将用户信息文本进行文本处理作为词嵌入层的输入，词嵌入层将数据转化为低维稠密的词向量数据，局部上下文注意力层挖掘向量局部特征与上下文特征，多头注意力融合层利用协同过滤中拆分的评分隐向量作为key融入多头注意力，挖掘浅层的评分向量与评论向量之间深层关联特征，相似注意力层运用欧式距离计算用户与物品之间的相似得分，融合决策层将训练的用户特征与评分特征利用FM模型特征组合的能力，提高模型的对用户评分预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 协同 过滤 深度 学习 注意力 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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