[发明专利]基于动态深度多任务的缓解用户冷启动化妆品的推荐方法在审
| 申请号： | 202210136858.5 | 申请日： | 2022-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN114547445A | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 赵学健;双乐珊;孙哲;孙知信;胡冰;宫婧;汪胡青 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于动态深度多任务(Dynamic‑Deeplearning‑Multitasking，简称DDM)的缓解用户冷启动化妆品的推荐方法。本发明不仅考虑用户的静态信息，还综合考虑了用户的动态信息。设有静态特征网络和动态特征网络，分别训练大众用户的静态信息和动态信息这两个任务，这在一定程度上提高了网络的稳定性。两个网络分别输出局部特征，进行联合然后输出全局特征。全局特征进入全连接层，将前期提取的特征综合起来，在输出层输出。在特征提取的过程中还设置了BN(BatchNormalization)层，有效解决梯度消失的问题。然后新用户从静态特征网络进入，将新用户的相关信息输入到静态特征网络中，最后为新用户输出推荐的商品。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 深度 任务 缓解 用户 冷启动 化妆品 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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