[发明专利]一种基于深度学习的评论推荐系统及方法有效
| 申请号： | 202010144247.6 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111368197B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 刘宇鹏;张晓晨 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的评论推荐系统及方法，属于信息传播技术领域。主要为了解决现有推荐系统只给出推荐评分从而存在推荐解释能力差的问题。本发明所述系统使用字符和词级双向循环神经网络获取评论文本特征表示；使用卷积神经网络获取图像特征；使用分解机神经网络获得属性特征表示；使用记忆机制解决推荐系统中用户和产品的冷启动问题。使用双线性张量机制获得用户和产品间的关系共同生成评分和评论。主要用于信息传播中的评论推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 评论 推荐 系统 方法 | ||
【主权项】：
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