一种基于成对对抗训练的推荐模型
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摘要

本发明公开了一种基于成对对抗训练的推荐模型。该模型主要包含两个部分,生成器和判别器。其中,生成器用于对用户的偏好建模并生成用户所喜欢的物品,判别器用于判断用户对某物品是否喜欢。基于假设“相对于生成器生成的物品,判别器认为用户更喜欢已交互的物品”,使用成对损失函数在生成器和判别器之间建立连接。具体来说,判别器通过最小化成对损失增加自己的判别能力,生成器通过最大化成对损失建模用户偏好并欺骗判别器。此外,本发明使用可微的采样方式来替代传统的采样,使生成器和判别器之间的连接可微,因此本模型可以使用基于梯度的方法训练。相比于现有方法,本发明能够提高对抗训练在推荐系统中的稳定性和收敛速度。

基本信息
专利标题 :
一种基于成对对抗训练的推荐模型
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN109360069A
申请号 :
CN201811265107.3
公开(公告)日 :
2019-02-19
申请日 :
2018-10-29
授权号 :
CN109360069B
授权日 :
2022-04-01
发明人 :
叶阳东孙中川吴宾吴云鹏
申请人 :
郑州大学
申请人地址 :
河南省郑州市科学大道100号
代理机构 :
代理人 :
优先权 :
CN201811265107.3
主分类号 :
G06Q30/06
IPC分类号 :
G06Q30/06  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q30/00
商业,例如购物或电子商务
G06Q30/06
购买、出售或租赁交易
法律状态
2022-04-01 :
授权
2019-09-27 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 30/06
申请日 : 20181029
2019-02-19 :
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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