基于item2vec和向量聚类的实时推荐方法
公开
摘要
本发明公开了一种基于item2vec和向量聚类的实时推荐方法，本发明通过用户的行为序列，离线训练item2vec模型获得物品的Embedding向量，近线计算通过用户近期行为结合物品向量生成用户向量，在实时计算中根据用户向量计算与物品向量之间的相似度进行物品推荐，向量相似计算过程中首先对物品向量进行聚类以加快向量检索速度，最终实现快速实时推荐，挖掘推荐的深层次语义关联，精准捕获用户兴趣转换，提升用户的粘度。
基本信息
专利标题 ：
基于item2vec和向量聚类的实时推荐方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114610960A
申请号 ：
CN202210246577.5
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
许良武曹阳李菲李晓明
申请人 ：
三江学院
申请人地址 ：
江苏省南京市雨花台区龙西路310号
代理机构 ：
南京天翼专利代理有限责任公司
代理人 ：
钱新园
优先权 ：
CN202210246577.5
主分类号 ：
G06F16/9035
IPC分类号 ：
G06F16/9035 G06F16/906 G06F40/30 G06K9/62 G06Q30/06
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
G06F16/9035
•••基于附加数据的过滤，例如 用户或组配置文件
法律状态
2022-06-10 ：
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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