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一种融入内容信息的混合推荐方法

摘要

本申请提供一种融入内容信息的混合推荐方法,包括:将内容信息转化为内容信息词向量的集合;根据前向传播算法,得到评分矩阵中节点j在神经网络中的损失函数;根据反向传播算法,利用损失函数得到权值矩阵W和偏移向量b;将内容信息词向量融入神经网络中,获得神经网络的输出数据;使用得到的输出数据补充评分矩阵,通过推荐算法得到预测评分。本申请提出了从内容文本中获得分布式稠密向量表示并与评分数据结合,融入使用深度学习技术中的降噪自编码器,着眼于从评分矩阵中学习隐藏特征表示来重构评分矩阵进行预测,从而有效地提升了推荐效果。

著录项

  • 公开/公告号CN109033294B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东北师范大学;

    申请/专利号CN201810771617.1

  • 申请日2018-07-13

  • 分类号G06F16/9536(20190101);G06Q30/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11572 北京卓特专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人陈变花

  • 地址 130024 吉林省长春市人民大街5268号

  • 入库时间 2022-08-23 11:11:16

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