[发明专利]基于森林的端到端的隐式反馈推荐方法在审
| 申请号： | 202210391776.5 | 申请日： | 2022-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN114971765A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 连德富;冯超;陈恩红;黄山山;刘楚杰 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学;聚好看科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F16/9535;G06F16/958;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 董杰 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于森林的端到端的隐式反馈推荐方法，所述方法包括：步骤1、假定π固定，学习打分模型和树的表征用到的参数θ；步骤2、固定打分模型s(·,·)和树的表征的参数，学习商品和叶子节点的映射π；步骤3、交替运行步骤1和步骤2，生成多棵树以及对应的打分模型，并且生成的树组成一个森林；在推荐时，用每棵树对应的打分模型在树上做beam search产生候选集，每个树上产生的候选集组成一个更大的候选集；用一个预先训练好的判别器来排序该候选集，选择靠前的top‑k个商品为针对用户的推荐商品。该方法提供的系统借助树和森林的索引结构，能够适用于任何先进的用户对商品的打分模型，能根据隐式反馈的数据为用户高效地给出推荐结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 森林 端到端 反馈 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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