[发明专利]一种基于PNN的多特征扩展自编码器推荐算法在审
| 申请号： | 202311018096.X | 申请日： | 2023-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN116932917A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 朱毅;耿宜帅;李云;强继朋;袁运浩 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/951;G06F16/36;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 董旭东 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了个性化数据推荐研究领域的一种基于PNN的多特征扩展自编码器推荐算法，包括如下步骤：通过开放知识图谱DBpedia扩展项目的辅助特征信息；将扩展的特征信息进行LsiModel向量化表示，并利用PNN进行特征交叉融合，挖掘不同特征之前的潜在特征关系，将其嵌入到低维特征向量中；将评级信息、属性信息和扩展到特征信息合并到半自编码器，通过半自编码器提取鲁棒的特征表示，帮助评级矩阵更好地重构输出，与原始的评分矩阵进行对比，计算预测精度，实现更加精确的推荐。本发明利用知识图谱对项目特征信息进行扩展，并有效融合不同特征之间的特征关联，通过半自编码器学习更高级的特征表示，达到为用户进行更准确推荐的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pnn 特征 扩展 编码器 推荐 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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