[发明专利]基于上下文和用户长短期偏好自适应学习的推荐方法及装置有效
| 申请号： | 202110255805.0 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112861012B | 公开（公告）日： | 2022-11-08 |
| 发明（设计）人： | 赵晨阳;于俊伟;王俊岭;李磊;曹鹤玲;廖天力;王峰 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 河南豫龙律师事务所 41177 | 代理人： | 高继秀 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种基于上下文和用户长短期偏好自适应学习的推荐方法及装置，属于数据分析挖掘技术领域，该方法包括:通过CNN网络对权重多类型上下文融合的候选物品描述矩阵进行自适应学习，获得候选物品特征；根据目标用户的历史交互物品序列，结合权重多类型上下文和用户长短期偏好两个因素，基于GRU网络进行自适应学习，获得目标用户偏好特征；基于自适应学习的用户长短期偏好权重进行评分预测，确定评分预测结果，基于所述评分预测结果进行物品推荐。本申请有助于取得更加优异的推荐效果，预测的用户评分更加精确，从而提高推荐的准确性，提高用户满意度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 上下文 用户 短期 偏好 自适应 学习 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
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