一种基于神经协同过滤的推荐方法
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摘要
本发明公开了一种基于神经协同过滤的推荐方法，采用了双重嵌入的方式，从ID和历史交互两个方面去表示用户和物品，继而得到了用户和物品的两类表示向量。然后，使用嵌入整合层，将两类表示向量融合在一起，相互补充，进而得到了更好的用户和物品表示。最后，利用神经协同过滤层对用户和物品之间的交互行为进行建模，学习二者之间的交互函数，以预测用户对物品的感兴趣程度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于神经协同过滤的推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112818256A
申请号 ：
CN202110164253.2
公开（公告）日 ：
2021-05-18
申请日 ：
2021-02-05
授权号 ：
CN112818256B
授权日 ：
2022-06-03
发明人 ：
贺巩山丁立新赵东星
申请人 ：
武汉大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区八一路299号
代理机构 ：
湖北武汉永嘉专利代理有限公司
代理人 ：
张宇
优先权 ：
CN202110164253.2
主分类号 ：
G06F16/9536
IPC分类号 ：
G06F16/9536 G06F16/9535 G06Q30/06 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
G06F16/9536
••••基于社交或协作过滤搜索自定义
法律状态
2022-06-03 ：
授权
2021-06-04 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9536
申请日 : 20210205
申请日 : 20210205
2021-05-18 ：
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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