[发明专利]一种基于改进矩阵分解与跨通道卷积神经网络的推荐方法有效
| 申请号： | 201811571776.3 | 申请日： | 2018-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN109800424B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 翁海瑞;林穗 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06Q30/0282;G06Q10/04;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进矩阵分解与跨通道卷积神经网络的推荐方法，在矩阵分解推荐模型的基础上加入用户和项目的影响因子，得到改进矩阵分解推荐模型；然后在卷积神经网络的卷积层后面添加一层跨通道卷积层，得到改进后的跨通道卷积神经网络；最后将改进矩阵分解模型与跨通道卷积神经网络融合后进行推荐。本发明具有泛化能力强、同等训练条件下，对文本的识别率较高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 矩阵 分解 通道 卷积 神经网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进矩阵分解与跨通道卷积神经网络的推荐方法，其特征在于，在矩阵分解推荐模型的基础上加入用户和项目的影响因子，得到改进矩阵分解推荐模型；然后在卷积神经网络的卷积层后面添加一层跨通道卷积层，得到改进后的跨通道卷积神经网络；最后将改进矩阵分解模型与跨通道卷积神经网络融合后进行推荐。
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