[发明专利]一种基于深度学习的信息推荐方法在审
| 申请号： | 202110688005.8 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113392325A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 李建平;贺喜;王青松;李天凯;蒋涛;陈强强 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F17/16;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的信息推荐方法，包括：S1、将数据集输入至推荐系统中；S2、在推荐系统中，通过对数据集依次在召回阶段、排序阶段及深度学习模型的特征处理阶段进行数据处理，获得信息推荐结果。本发明提出了改进的概率矩阵分解模型，并且融入了消费者或者商品的个人兴趣、偏好等，能够对RS召回的目的性与准确性有所提升；同时构建了一个基于深度神经网络的FWHFM模型，将特征域对嵌入矩阵与特征嵌入向量的产生的FHWFM交互层与原本的特征向量层进行拼接，在通过深度神经网络DNN进行训练，其点击率估计效果明显优于其他深度模型；基于本发明对推荐系统中两个模型的改进，提升了信息推荐过程中的信息推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 信息 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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