[发明专利]一种基于深度矩阵分解的用户偏好信息发掘方法在审
| 申请号： | 202111285479.4 | 申请日： | 2021-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN114066508A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 李建红;李畅;徐明明;吴龙涛;任欣雨;卢浩男;魏国;孙成圆 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 232001 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度矩阵分解算法的用户偏好信息发掘方法。包括如下步骤：首先将输入信息通过位置嵌入方法得到相似度编码；其次，利用多层深度神经网络对嵌入后的输入信息进行特征向量的表示作为矩阵分解值；此外，嵌入后得到的输入信息经过矩阵分解后将其输入到多层深度神经网络中，这样能够充分发掘出用户偏好信息的特征表达。通过商空间理论分析和MovieLens数据集实验验证了INSDeepMF算法的有效性。本发明公开的算法充分利用了用户/项目信息矩阵来获取用户对商品信息偏好信息，在发掘用户偏好信息的特征表达方面优于矩阵分解，综合有效性和功能性，整体效果更好，且通过与其他算法进行比较，本发明提供算法即使不使用任何文本辅助信息，也能具有较好的推荐效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 矩阵 分解 用户 偏好 信息 发掘 方法 | ||
【主权项】：
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