[发明专利]一种基于对齐损失的跨领域推荐冷启动方法在审
| 申请号： | 202211320186.X | 申请日： | 2022-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN115600001A | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 庄福振;王飞;徐勇军 | 申请（专利权）人： | 中科（厦门）数据智能研究院 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536 |
| 代理公司： | 安徽善安知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 34200 | 代理人： | 刘勇 |
| 地址： | 361021 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对齐损失的跨领域推荐冷启动方法，属于推荐方法技术领域，包括建立推荐问题的数学模型；建立单域潜在因子模型；计算模型的最小损失函数；利用训练完成的用户嵌入函数将用户从源域嵌入到目标域，创建编码‑解码框架，联合重叠数据和非重叠数据，构建低维损失训练模型。本发明所述的基于对齐损失的跨领域推荐冷启动方法通过采用自动编码器‑自动解码器框架将源域和目标域形成全连接的网络，再将源域和目标域中的数据进行降维，创建降维映射函数，避免嵌入高维映射函数在重叠用户和历史数据较少的情况下嵌入难度大的问题，同时对降维后的源域和目标域损失进行重叠用户对齐，有效缓解跨领域冷启动，提高跨领域推荐的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对齐 损失 领域 推荐 冷启动 方法 | ||
【主权项】：
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