一种用于加速推荐的孪生自编码器神经网络算法及系统
授权
摘要
本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种用于加速推荐的孪生自编码器神经网络算法及系统；该神经网络架构以孪生神经网络为主体，两个权重共享的单元是自编码器，从而实现了神经网络联合学习用户和商品表示。本发明对现有推荐系统友好，不需要重新训练整个模型，在推荐系统处理基于相似度搜索的推荐任务时，相比于常见的推荐方法速度上更快，所需空间更少；相比常见的离散推荐方法推荐更准确。
基本信息
专利标题 ：
一种用于加速推荐的孪生自编码器神经网络算法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113627598A
申请号 ：
CN202110936911.5
公开（公告）日 ：
2021-11-09
申请日 ：
2021-08-16
授权号 ：
CN113627598B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
危枫陈蜀宇胡飞李军杨文武赵进
申请人 ：
重庆大学
申请人地址 ：
重庆市沙坪坝区正街174号
代理机构 ：
重庆莫斯专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘强
优先权 ：
CN202110936911.5
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 G06Q30/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2021-11-26 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20210816
申请日 : 20210816
2021-11-09 ：
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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1、
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