一种基于多平台融合的深度学习推荐方法以及系统
公开
摘要
本发明公开了一种基于多平台融合的深度学习推荐方法，该方法包括：多平台用户关系构建，从通用的社交平台和/或特定领域采集用户及交互关系，从而构建用户之间社交关系，用户之间社交关系分为一级好友和二级好友；矩阵分解神经协同过滤模型的构建，通过融合MF和LSTM构建模型；对模型进行训练，通过互联网已公开的数据集对上述得到的模型进行训练；对训练完成的模型进行反馈修正，根据元用户对推荐物品的交互对元用户与推荐用户之间的相似性进行修正。本发明还提供了基于多平台融合的深度学习推荐方法的系统。本发明改进了推荐算法，实现了更快的收敛速度和更优的推荐效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多平台融合的深度学习推荐方法以及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114547480A
申请号 ：
CN202210164631.1
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
江元元
申请人 ：
创络（上海）数据科技有限公司
申请人地址 ：
上海市闵行区光华路2118号第4幢A157室
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210164631.1
主分类号 ：
G06F16/9536
IPC分类号 ：
G06F16/9536 G06F16/958 G06F16/2458 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
2022-05-27 ：
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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