[发明专利]一种面向冷启动推荐的对抗自编码迁移学习方法在审
| 申请号： | 202210976839.3 | 申请日： | 2022-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN115422442A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 吴汉瑞;龙锦益;李诺思 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/2457;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳科湾知识产权代理事务所(普通合伙) 44585 | 代理人： | 曾文波 |
| 地址： | 510630 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种面向冷启动推荐的对抗自编码迁移学习方法，通过五个步骤处理物品冷启动问题，首先构建正负超图。然后利用多层感知机获取暖用户、冷用户的常规特征。构建超图自编码器，分别获取暖用户和物品的正、负特征，并重构正、负超图。开发一个匹配判别器，用以最小化暖用户正、负特征的分类损失以及暖用户的正特征和常规特征之间的分布差距。由此，暖用户的正特征和常规特征被连接起来，而暖用户的正特征与物品的正特征通过正超图相关联，使冷启动用户的常规特征与物品的正特征的关系被发现，计算冷用户的常规特征和物品的正特征的欧式距离并排序，向用户推荐Top‑K个物品，并用精度、召回率、NDCG、击中率为指标在多个现实数据集上验证本方法的优越性。本方法有效解决冷启动问题，为用户提供更加精确且个性化的推荐建议。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 冷启动 推荐 对抗 编码 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
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