基于深度学习的有线电视运营商的排序推荐系统及方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的有线电视运营商的排序推荐系统及方法，包括基础编码层、注意力层和融合层；完成对用户点击序列和目标影片的嵌入编码，并将目标影片向量解码映射得到用户偏好语义特征向量；对用户特征向量和目标影片向量进行计算，得到用户对该影片的点击率；直到所有用户偏好语义特征向量被映射提取后输入；并将计算的结果进行拼接，得到用户对该影片的点击率；本发明应用序列建模的方式，根据用户的历史点击记录后处理成点击序列，通过计算出注意力的表现形式，用来处理点击序列，从而更精准的进行推荐。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的有线电视运营商的排序推荐系统及方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114422859A
申请号 ：
CN202011172184.1
公开（公告）日 ：
2022-04-29
申请日 ：
2020-10-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
曾敬鸿朱迪付守伟卢良松
申请人 ：
贵州省广播电视信息网络股份有限公司
申请人地址 ：
贵州省贵阳市观山湖区金阳南路36号
代理机构 ：
贵州启辰知识产权代理有限公司
代理人 ：
赵彦栋
优先权 ：
CN202011172184.1
主分类号 ：
H04N21/466
IPC分类号 ：
H04N21/466 G06F16/735 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04N 21/466
申请日 : 20201028
申请日 : 20201028
2022-04-29 ：
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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