[发明专利]一种基于用户表示的深度模型序列推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202111107990.5 | 申请日： | 2021-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN113902518A | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 孙杰;吴泓辰;敬静;张化祥 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06Q30/02;G06F16/9535;G06F16/958;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于用户表示的深度模型序列推荐方法及系统，所述方法包括以下步骤：分别获取用户总体偏好的长期序列和用户当前动态偏好的短期序列；通过深度序列推荐模型MLUR得到推荐结果；其中，所述深度序列推荐模型包括短期建模表示学习模块、长期建模表示学习模块和门控融合模块，利用门控融合模块结合短期建模表示学习模块、长期建模表示学习模块。通过基于多层感知器MLP的门控模块，通过考虑热销项目，最近交互项目和长期偏好之间的关系来决定长期和短期表示的贡献比率。该模块通过考虑到热销项目的信息来平衡长期和短期表示，从而可以同时处理用户的意图动态性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 表示 深度 模型 序列 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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