发明专利已授权

一种基于自注意力对抗神经网络的推荐系统评分预测方法

Name: 一种基于自注意力对抗神经网络的推荐系统评分预测方法
Brand: 电子科技大学
SKU: 2021102179321
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110217932.1 📄 发布日：2026/04/14

著录项目信息

申请日

2021-02-26

公开号

CN112784173B

公开日

2022-06-10

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9536

IPC 分类号

G06F16_9536 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法推荐系统深度学习

应用场景

电商推荐, 内容推荐, 视频推荐, 社交推荐, 个性化推荐

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摘要

本发明公开了一种基于自注意力对抗神经网络的推荐系统评分预测方法，包括以下步骤：S1：采集用户信息、项目信息和用户对项目评分数据，构建高维稀疏评分矩阵和对应的掩矩阵；S2：生成关于高维稀疏评分矩阵的分布信息；S3：利用自注意力对抗神经网络搭建推荐系统的评分预测模型，并对评分预测模型进行训练；S4：评估高维稀疏评分矩阵，完成用户对项目的评分预测。本发明将自注意力机制和判别自动编码器结合，并给出了应用于推荐系统中的具体方法。利用自注意力判别自编码器从高维稀疏矩阵的掩矩阵中提取评分数据的分布信息，为后续的学习评分数据特征和预测评分数据提供更多的分布信息。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN112784173B

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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

20220610

✅ 授权

20210528

?? 实质审查的生效：

20210511

📄 公开

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