基于多类别信息的用户相似性确定方法及装置

摘要

本发明提出一种基于多类别信息的用户相似性确定方法及装置，其中，该方法包括：在将不同类别信息得到统一形式表示在扩展邻接矩阵后，利用第一扩展邻接矩阵，获取第一用户的行向量和第二用户的行向量，并改进的深度自编码网络对数据进行特征提取，为第一用户以及第二用户产生一个高度抽象的特征表示。随后，利用预先训练好的改进的孪生神经网络模型来学习高度抽象的特征之间的差异，以确定出第一用户和第二用户之间的相似度。由此，通过不同类别之间的优势互补，结合用户的不同类别信息，准确地计算出了用户之间的相似度，为后续准确向用户进行信息推荐奠定了基础。