一种基于深度学习的评论推荐系统及方法
授权
摘要
一种基于深度学习的评论推荐系统及方法，属于信息传播技术领域。主要为了解决现有推荐系统只给出推荐评分从而存在推荐解释能力差的问题。本发明所述系统使用字符和词级双向循环神经网络获取评论文本特征表示；使用卷积神经网络获取图像特征；使用分解机神经网络获得属性特征表示；使用记忆机制解决推荐系统中用户和产品的冷启动问题。使用双线性张量机制获得用户和产品间的关系共同生成评分和评论。主要用于信息传播中的评论推荐。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的评论推荐系统及方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111368197A
申请号 ：
CN202010144247.6
公开（公告）日 ：
2020-07-03
申请日 ：
2020-03-04
授权号 ：
CN111368197B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
刘宇鹏张晓晨
申请人 ：
哈尔滨理工大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
代理机构 ：
哈尔滨市松花江专利商标事务所
代理人 ：
时起磊
优先权 ：
CN202010144247.6
主分类号 ：
G06F16/9535
IPC分类号 ：
G06F16/9535 G06N3/04
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
2022-05-27 ：
授权
2020-07-28 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9535
申请日 : 20200304
申请日 : 20200304
2020-07-03 ：
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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