[发明专利]一种基于深度学习的多目标优化推荐方法在审
| 申请号： | 202211189380.9 | 申请日： | 2022-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN115510322A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 刘萍萍;路萍;张敏;陈言训 | 申请（专利权）人： | 西安工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安新思维专利商标事务所有限公司 61114 | 代理人： | 李凤鸣 |
| 地址： | 710032 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于推荐系统排序算法技术领域，涉及一种基于深度学习的多目标优化推荐方法，包括以下步骤：建立训练及测试数据集，并设立模型学习目标；引入Embedding层解决数据特征稀疏性；构建高低阶特征交互，对CTR进行预测；引入门控网络；引入多级专家网络；建立目标之间依赖关系，构建加权多目标损失。本发明对于多目标的情况展示了促进目标互相合作、防止负迁移和跷跷板现象的好处，并且达到了满意度和准确率指标的实质性改善，可以广泛应用在各种场景下的多目标推荐领域，可以随着人们对于信息准确度、多样性需求的不断提高，通过推荐系统为用户找到感兴趣的物品并提高用户的使用感和满意度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 多目标 优化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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