发明专利已授权

基于一阶元学习和多监督者关联网络的冷启动推荐方法

📄 申请号：CN202211664300.0 📄 发布日：2025/12/08

著录项目信息

申请日

2022-12-23

公开号

CN116244501B

公开日

2023-08-08

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06F18_241 , G06F18_214 , G06N3_0499 ,

技术画像

所属领域

推荐系统推荐系统元学习人工智能算法

应用场景

新用户推荐, 新物品推荐, 电子商务, 内容推荐, 社交网络

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于语义的深度多实例弱监督文本分类方法

当前第 / 件

一种自恢复低压断路控制器（高校工业电气）【特价】（特价）

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