[发明专利]基于多维度特征嵌入和特征提取网络的物品推荐方法在审
| 申请号： | 202111370863.4 | 申请日： | 2021-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN113934939A | 公开（公告）日： | 2022-01-14 |
| 发明（设计）人： | 慕彩红;刘逸;雷东昌;王蓉芳;冯婕;刘波 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06V10/44;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于多维度特征嵌入和特征提取网络的物品推荐方法，实现步骤为：(1)提取用户属性数据和物品属性数据；(2)提取用户对物品的隐式评分数据；(3)生成训练样本集与测试样本集；(4)构建基于多维度特征嵌入和特征提取网络的物品推荐模型；(5)对物品推荐模型进行迭代训练；(6)获取待评分物品的评分预测结果；(7)获取物品推荐结果。本发明构建的物品推荐模型中包含有基于多维度特征嵌入网络和特征提取网络，在对该模型进行训练以及获取物品推荐结果的过程中，能够充分挖掘用户和物品之间的交互特征，充分使用用户属性特征和物品属性特征，有效提高了物品推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多维 特征 嵌入 提取 网络 物品 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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