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基于非补偿决策机制的深度推荐系统框架的构建方法

摘要

基于非补偿决策机制的深度推荐系统框架的构建方法,涉及机器学习。提供可全面提高推荐的性能,弥补深度神经网络作为黑盒缺乏可解释性的缺点,更符合消费者普遍采用的决策规则的一种基于非补偿决策机制的深度推荐系统框架的构建方法。包括以下步骤:1)收集并处理评分数据集;2)对非补偿决策机制进行深度神经网络化,建立NeuralNCR模型;3)利用NeuralNCR模型对评分数据集进行还原,产生Top‑N推荐。应用非补偿决策机制的深度推荐算法可以全面提高推荐的性能。同时,弥补了深度神经网络作为黑盒缺乏可解释性的缺点,更符合消费者普遍采用的决策规则。

著录项

  • 公开/公告号CN111967578A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 厦门大学;

    申请/专利号CN202010773726.4

  • 发明设计人 林琛;沈晓麟;

    申请日2020-08-04

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构35200 厦门南强之路专利事务所(普通合伙);

  • 代理人马应森

  • 地址 361005 福建省厦门市思明区思明南路422号

  • 入库时间 2023-06-19 08:58:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-21

    授权

    发明专利权授予

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