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摘 要:本发明提出了一种基于一阶元学习和多监督者关联网络的冷启动推荐方法,包括:S1,将原始特征通过嵌入层转化为稠密向量,得到用户的稠密表示和物品的稠密表示;S2,将用户的稠密表示输入到多监督者网络当中;S3,通过多监督者网络生成的用户表示以及物品的稠密表示输入到关联网络计算每个用户和物品的重要性,进行一个细粒度的用户‑物品交互建模,得到加权之后的用户表示和物品表示;S4,将经过细粒度建模生成的用户表示和物品表示输入到基于FOMAML的个性化用户偏好估计模型当中输出最终的结果。本发明方法有效缓解了模型训练开销过大的问题和用户爱好偏差问题,提升了模型冷启动推荐的准确性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202211664300.0 | 专利名称: | 基于一阶元学习和多监督者关联网络的冷启动推荐方法 |
申请日: | 2022-12-23 | 申请/专利权人 | 重庆理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市巴南区红光大道69号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/9535搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-08 | 转让价格: | 18000.0元 |
公开/公告号: | CN116244501B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |