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融合用户点击行为和用户兴趣偏好的多任务电视节目推荐方法

摘要

本发明公开了一种融合用户点击行为和用户兴趣偏好的多任务电视节目推荐方法,在电视节目推荐中融合用户点击和用户兴趣偏好的多任务学习来提升电视节目推荐效果,该方法包括:基于注意力网络融合神经网络因式分解算法从用户的历史点击节目数据中,建立用户对电视节目的点击模型;基于注意力网络融合神经网络因子分解机算法从用户兴趣偏好数据中,建立用户对节目的兴趣偏好进行模型;最后在推荐的时候综合考虑用户的点击行为和用户的偏好行为,从而能够让推荐的电视节目更加符合用户的需求,提高用户的满意度。

著录项

  • 公开/公告号CN111382350B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江传媒学院;

    申请/专利号CN202010043739.6

  • 发明设计人 周怡洁;沈学文;俞定国;

    申请日2020-01-15

  • 分类号G06F16/9535;G06N3/08;G06N3/04;

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人陈升华

  • 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街998号

  • 入库时间 2022-08-23 13:52:10

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