[发明专利]一种基于神经注意力自编码器的个性化推荐方法有效
| 申请号： | 201910773079.4 | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110659411B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 古天龙;田冰冰;李龙;常亮 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 石燕妮 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经注意力自编码器的个性化推荐方法，包括：利用自编码器编码用户对项目的二元评分，生成项目的评分特征表示；通过词注意力模块生成项目的描述特征表示；利用神经门控模块融合项目的评分特征表示和描述特征表示，得到项目的表示向量；通过项目表示生成模块计算得到候选项目表示向量和用户历史访问项目的表示向量，将候选项目的表示向量和用户历史访问项目的表示向量输入注意力网络,生成用户的表示向量；将用户表示向量和候选项目的表示向量进行内积操作，得到用户访问候选项目的预测概率；将计算出的不同候选项目的预测概率从大到小排列，取排名前K的候选项目作为该用户的个性化推荐列表。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经 注意力 编码器 个性化 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经注意力自编码器的个性化推荐方法，其特征在于，包括：/n利用自编码器编码用户对项目的二元评分，生成所述项目的评分特征表示；/n通过词注意力模块生成项目的描述特征表示；/n利用神经门控模块融合项目的评分特征表示和描述特征表示，得到项目的表示向量；/n通过项目表示生成模块计算得到候选项目表示向量和用户历史访问项目的表示向量，将所述候选项目的表示向量和用户历史访问项目的表示向量输入注意力网络,生成用户的表示向量；/n将所述用户表示向量和所述候选项目的表示向量进行内积操作，得到用户访问所述候选项目的预测概率；/n将计算出的不同候选项目的预测概率从大到小排列，取排名前K的候选项目作为该用户的个性化推荐列表。/n
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