[发明专利]一种基于规则学习网络的商品推荐方法及推荐系统在审
| 申请号： | 202210129586.6 | 申请日： | 2022-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN114565428A | 公开（公告）日： | 2022-05-31 |
| 发明（设计）人： | 张伟;严俊冰;王焯;王建勇 | 申请（专利权）人： | 华东师范大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海德禾翰通律师事务所 31319 | 代理人： | 夏思秋 |
| 地址： | 200241 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于规则学习网络的商品推荐方法，包括：选取推荐数据集，并对推荐数据集中的特征进行预处理；将预处理完成的特征进行分组，分别输入三个规则模型塔中进行学习；每个规则模型塔分别输出学习到的规则向量后，在网络上层对三个规则模型塔输出的规则向量进行拼接；将用户和物品id做嵌入后拼接，输入具有一个隐层的神经网络，将这个神经网络的输出作为拼接规则向量的权重，相乘后得到预测的点击概率，最终得到用户对该商品的预测评分和推荐理由。本发明解决了原本在规则学习网络中无法使用embedding的问题，在完成对用户推荐物品的同时还给出推荐理由，在模型层面具有可解释性，解决了推荐领域中深度神经网络的黑盒问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 规则 学习 网络 商品 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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