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一种基于深度学习的个性化推荐方法[发明专利]

专利名称：一种基于深度学习的个性化推荐方法专利类型：发明专利

发明人：郭炜强，平怡强，张宇，郑波

申请号：CN201910456019.X

申请日：20190529

公开号：CN110196946A

公开日：

20190903

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的个性化推荐方法，根据用户的观影时序行为序列，预测用户下一部会观看电影，包括用户观看电影的历史行为特征数据预处理、个性化推荐模型建模、使用用户时序行为特征序列进行模型训练和测试三个阶段。用户观看电影的历史行为特征数据预处理阶段，使用用户与电影交互的隐性反馈，将每个用户与电影的交互数据按照时间戳进行排序，相应的电影观看时间序列。随后对电影数据进行编码表示。个性化推荐模型建模包括：嵌入层设计、一维卷积网络层设计、自注意力机制、分类输出层与损失函数设计。本发明结合一维卷积神经网络技术和自注意力机制，训练效率更高，参数相对较少。

申请人：华南理工大学

地址：510640 广东省广州市天河区五山路381号

国籍：CN

代理机构：广州市华学知识产权代理有限公司

代理人：冯炳辉

本文发布于:2024-09-20 21:39:58，感谢您对本站的认可！

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