[发明专利]一种融合评分矩阵和评论文本的深度学习推荐方法在审
| 申请号： | 202011357879.7 | 申请日： | 2020-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN112328900A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 杜永萍;王艳;彭治 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F40/117;G06F40/166;G06F40/189;G06F40/284;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合评分数据和评论文本的深度学习方法，通过引入辅助信息缓解评分数据稀疏性的影响。利用评论文本可以获取用户的偏好信息和项目特征，而评分数据中又包含了用户和项目之间的潜在关联。现有的融合模型对评分数据的处理大多数都是采用矩阵分解方法，为了更好利用评分数据中的有效信息，本发明利用卷积神经网络处理评论文本，并引入注意力机制提取评论信息中具有代表性的评论，从而更好的表征用户偏好和项目特征。利用深度神经网络处理评分数据提取其中的深度特征，将特征进行融合来预测出用户对项目的评分。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 评分 矩阵 评论 文本 深度 学习 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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