融合node2vec和深度神经网络的隐式反馈推荐方法
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摘要
本发明公开了一种融合node2vec和深度神经网络的隐式反馈推荐方法，属于数据处理技术领域。本发明包括获取用户潜在向量和项目潜在向量的步骤；获取用户上下文预测和项目上下文预测的步骤；产生用户对项目偏好预测并进行训练的步骤；共同训练的步骤。本发明可以很好地考虑到用户和项目丰富的元数据信息，具有较高的推荐精确度和模型的训练效率。
基本信息
专利标题 ：
融合node2vec和深度神经网络的隐式反馈推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109190030A
申请号 ：
CN201810965309.2
公开（公告）日 ：
2019-01-11
申请日 ：
2018-08-22
授权号 ：
CN109190030B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
何瑾琳刘学军张欣李斌徐新艳
申请人 ：
南京工业大学
申请人地址 ：
江苏省南京市鼓楼区新模范马路5号
代理机构 ：
南京知识律师事务所
代理人 ：
朱少华
优先权 ：
CN201810965309.2
主分类号 ：
G06F16/9535
IPC分类号 ：
G06F16/9535 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9535
••••基于用户配置文件和个性化自定义搜索
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2019-02-12 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9535
申请日 : 20180822
申请日 : 20180822
2019-01-11 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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