[发明专利]基于一阶元学习和多监督者关联网络的冷启动推荐方法有效
| 申请号： | 202211664300.0 | 申请日： | 2022-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN116244501B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 刘小洋;张子扬 | 申请（专利权）人： | 重庆理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0499 |
| 代理公司： | 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 | 代理人： | 王宏松 |
| 地址： | 400054 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于一阶元学习和多监督者关联网络的冷启动推荐方法，包括：S1，将原始特征通过嵌入层转化为稠密向量，得到用户的稠密表示和物品的稠密表示；S2，将用户的稠密表示输入到多监督者网络当中；S3，通过多监督者网络生成的用户表示以及物品的稠密表示输入到关联网络计算每个用户和物品的重要性，进行一个细粒度的用户‑物品交互建模，得到加权之后的用户表示和物品表示；S4，将经过细粒度建模生成的用户表示和物品表示输入到基于FOMAML的个性化用户偏好估计模型当中输出最终的结果。本发明方法有效缓解了模型训练开销过大的问题和用户爱好偏差问题，提升了模型冷启动推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 一阶 学习 监督者 关联 网络 冷启动 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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