一种基于深度会话兴趣交互模型的课程推荐方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于深度会话兴趣交互模型的课程推荐方法，其特征主要包括：筛选和预处理用户数据，将用户与项目的行为信息按照时间排序，并以一天为时间间隔划分会话；为了刻画用户动态变化的兴趣，丰富用户兴趣表示，将GRU应用于捕获用户动态偏好中；接下来，将用户最近行为数据和动态兴趣表示输入到第二层Attention网络中，得到用户的多角度兴趣表示；最后，将用户的多角度兴趣表示和课程向量表示做内积，选择每个候选项目得分高的为学生进行推荐，从而解决目前基于课程推荐方法中，没有考虑到用户与项目的交互过程存在噪声项目的影响以及静态且低秩的向量无法充分表达用户的兴趣的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度会话兴趣交互模型的课程推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114564639A
申请号 ：
CN202210114867.4
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-01-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘铁园吴琼古天龙常亮
申请人 ：
桂林电子科技大学
申请人地址 ：
广西壮族自治区桂林市桂林金鸡路1号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210114867.4
主分类号 ：
G06F16/9535
IPC分类号 ：
G06F16/9535 G06Q50/20
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
2022-05-31 ：
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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