[发明专利]一种基于双向编码和状态复用的序列推荐算法在审
| 申请号： | 202210474168.0 | 申请日： | 2022-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN114780852A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 陈莉;包宇翔;高涵;郝星星;谢旭;周伟 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 李郑建 |
| 地址： | 710069 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双向编码和状态复用的序列推荐算法，该方法先通过非因果卷积的双向编码器提取项目上下文特征，并将其与项目嵌入序列相融合，接着在因果卷积解码器卷积时，取记忆模块中缓存的上一个子序列的隐藏状态序列作为padding的填充内容，以建立子序列间联系，最后以因果卷积解码器输出的隐藏状态去预测用户下一次可能交互的项目。该方法通过双向编码项目特征，挖掘序列中项目的前后依赖关系。而传统的模型训练方式即数据增强和自回归模型都是从左至右单向建模，限制了模型的预测能力，与传统方法相比，能捕捉项目间更为复杂的依赖关系。相比于传统模型仅能挖掘子序列内的项目依赖关系，该方法能捕捉更长距离的项目依赖关系。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 编码 状态 序列 推荐 算法 | ||
【主权项】：
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