基于动态深度多任务的缓解用户冷启动化妆品的推荐方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供了一种基于动态深度多任务(Dynamic‑Deeplearning‑Multitasking，简称DDM)的缓解用户冷启动化妆品的推荐方法。本发明不仅考虑用户的静态信息，还综合考虑了用户的动态信息。设有静态特征网络和动态特征网络，分别训练大众用户的静态信息和动态信息这两个任务，这在一定程度上提高了网络的稳定性。两个网络分别输出局部特征，进行联合然后输出全局特征。全局特征进入全连接层，将前期提取的特征综合起来，在输出层输出。在特征提取的过程中还设置了BN(BatchNormalization)层，有效解决梯度消失的问题。然后新用户从静态特征网络进入，将新用户的相关信息输入到静态特征网络中，最后为新用户输出推荐的商品。
基本信息
专利标题 ：
基于动态深度多任务的缓解用户冷启动化妆品的推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114547445A
申请号 ：
CN202210136858.5
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵学健双乐珊孙哲孙知信胡冰宫婧汪胡青
申请人 ：
南京邮电大学
申请人地址 ：
江苏省南京市栖霞区文苑路9号
代理机构 ：
南京苏科专利代理有限责任公司
代理人 ：
姚姣阳
优先权 ：
CN202210136858.5
主分类号 ：
G06F16/9535
IPC分类号 ：
G06F16/9535 G06F16/9536 G06N3/04
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
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/9535
申请日 : 20220215
申请日 : 20220215
2022-05-27 ：
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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