面向隐式反馈推荐系统的负样本采样及训练方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了面向隐式反馈推荐系统的负样本采样及训练方法,该方法从未交互的物品集合中采样作为负样本,并基于采样的中间结果,估计正样本在模型中的排序,设计全新的损失函数,加快模型的收敛,提升模型的效果。
基本信息
专利标题 :
面向隐式反馈推荐系统的负样本采样及训练方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114492836A
申请号 :
CN202210056103.4
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-18
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
连德富陈恩红陈矜金斌斌
申请人 :
中国科学技术大学
申请人地址 :
安徽省合肥市包河区金寨路96号
代理机构 :
北京润平知识产权代理有限公司
代理人 :
董杰
优先权 :
CN202210056103.4
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00 G06F16/953
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
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20220118
申请日 : 20220118
2022-05-13 :
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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