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摘 要:本发明涉及一种基于深度学习的个性化文本推荐方法,包括以下步骤:S1:用户浏览新闻的历史行为数据和文本数据预处理;S2:特征提取器建模,具体包括:S21:隐藏层设计;S22:输出层设计;S3:个性化推荐模型建模,具体包括:S31:一维卷积网络层设计;S32:分类输出层与损失函数设计。本发明有效的解决了操作数据稀疏性的问题,并且通过使用负采样技术增强了模型训练效率;引入浏览时长作为全局变量,通过最终的目的来优化编码效果;通过利用项目嵌入的编码方式,进而有效的解决了项目冷启动的问题;减少了深层结构,增加并行的层次结构,卷积层内权重共享,参数相对较少。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010013952.2 | 专利名称: | 一种基于深度学习的个性化文本推荐方法 |
申请日: | 2020-01-07 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/335搜分类 深度学习搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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 |