[发明专利]基于片段和自注意力机制的序列推荐方法及系统有效
| 申请号： | 202110705180.3 | 申请日： | 2021-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN113343097B | 公开（公告）日： | 2023-01-13 |
| 发明（设计）人： | 罗毅;郑永森;陈子良;聂琳 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 陈旭红;晏静文 |
| 地址： | 510275 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片段和自注意力机制的序列推荐方法及系统，所述方法包括：将输入的物品序列重组为片段序列；利用神经网络模型对所述片段序列进行特征提取；将部分提取结果输入至softmax函数，利用所述softmax函数预测每个物品为下一推荐物品的概率；根据所述概率建立神经网络模型的损失函数，当所述损失函数未满足预设条件时，将剩余提取结果输入至神经网络模型进行模型训练，直至所述损失函数满足预设条件时，将对应的神经网络模型作为目标模型，用于物品的序列推荐。本发明通过对BERT4Rec作出改进，使其性能优于现有技术下的BERT4Rec或其它推荐模型，最终提高了真实环境下物品序列推荐结果的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 片段 注意力 机制 序列 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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