发明专利已授权

一种全局因子分解的多特征融合网络兴趣预测方法

📄 申请号：CN202211668054.6 📄 发布日：2026/04/27

著录项目信息

申请日

2022-12-23

公开号

CN116049544B

公开日

2026-03-17

申请人

成都信息工程大学

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 , G06F16_332 , G06F16_9537 , G06N3_045 , G06N3_08 , G06N3_048 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法推荐系统特征融合

应用场景

个性化推荐, 广告投放, 用户兴趣建模, 电商推荐, 内容分发

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种全局因子分解的多特征融合网络兴趣预测方法，包括以下步骤：S1：采集用户文本信息和项目文本信息，并生成嵌入层特征矩阵；S2：生成用户全局特征和项目全局特征；S3：计算再分配的嵌入层特征矩阵；S4：对再分配的嵌入层特征矩阵进行混合交互，得到交互特征向量；S5：将交互特征向量和嵌入层特征矩阵进行拼接，得到融合向量；S6：将融合向量作为深度神经网络的输入，训练深度神经网络，并利用训练后的深度神经网络获取兴趣预测值。本发明提出的多特征融合网络兴趣预测方法考虑到了全局特征和高低阶的交互，增加了特征的全局意识，增大了重要特征的权重并缩小了不重要特征的权重；提升了模型在兴趣预测任务上的精度。

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

一种基于移动边缘计算的位置隐私保护方法

当前第 / 件

一种TB超滤膜的制备方法、含油废水的处理方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9535)

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