发明专利已授权

一种基于审美特征和对抗性学习的协同过滤推荐方法

📄 申请号：CN202111305777.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-11-05

公开号

CN114065025B

公开日

2025-08-01

申请人

浙江工业大学

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_9536 , G06F18_25 , G06F18_214 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_045 ,

技术画像

所属领域

协同过滤协同过滤推荐算法对抗学习

应用场景

个性化推荐, 电商推荐, 内容推荐, 社交媒体推荐, 智能推荐系统

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于审美特征和对抗性学习的协同过滤推荐方法，利用美学网络将审美特征融入评价体系中，并通过对抗性学习提高推荐精度和鲁棒性，本方法可以分为两个阶段：特征采集阶段和模型训练阶段。特征采集阶段输入产品数据集到CNN和审美网络，分别提取产品的CNN特征和审美特征，拼接两种特征获得新的特征矩阵，用于构成CFA模型；模型训练阶段，采用SGD学习算法首先进行模型参数的学习使模型性能达到最佳，然后在模型参数处加入对抗性扰动构成ACFA模型，并使模型性能尽可能降低进行对抗性学习。本发明能提高推行系统的推荐精度和鲁棒性，在推荐系统领域具有一定的应用价值。

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

一种多域蛋白距离谱构建方法

当前第 / 件

一种气体静压轴承微间隙气膜流场观测装置

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9535)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_438 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖110个领域

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