[发明专利]一种基于多模态商品特征融合的商品推荐方法有效
| 申请号： | 202110444726.4 | 申请日： | 2021-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN113159892B | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 蔡国永;宋亚飞 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06F16/9535;G06F40/289;G06F40/216;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00 |
| 代理公司： | 盐城创佳智科专利代理事务所(普通合伙) 32476 | 代理人： | 卜祥奎 |
| 地址： | 541000 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明属于商品推荐领域，具体涉及一种基于多模态商品特征融合的商品推荐方法。所述商品推荐方法包括：根据用户已经购买的商品序列构建用户‑商品二分图，通过图卷积得到用户节点的向量表示和商品节点的向量表示；通过卷积神经网络对商品得到的评论文本进行特征提取，得到商品评论的向量表示；通过卷积神经网络对商品的标题和描述信息进行特征提取，得到商品内容的向量表示；将商品节点、评论和内容的向量表示连接得到商品的最终表示，将用户节点的向量表示作为用户的最终表示。本发明通过利用商品的多模态特征，能够极大的缓解商品推荐中的数据稀疏性问题，提高推荐准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 商品 特征 融合 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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