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申请/专利权人：东华大学
摘要：一种基于眼动特征与DeepFM的直播购物兴趣度预测方法，对经过眼动仪输出后的直播视频进行注视时间相关的数据处理。利用封装后的跟踪模型对于直播售卖物品进行跟踪。建立跟踪框为用户视点与目标区域。基于得到用户的眼动数据，并引入协作信息图，通过协作信息图将用户行为和项目知识编码为统一的关系图；基于DeepFM架构，在深度神经网络上添加自注意力机制提高模型对于关键信息的学习能力；输出结果并通过二元交叉熵损失函数Logloss以及AUC评判模型精度。本发明基于用户历史浏览数据含眼动数据训练模型。使用者可通过此模型预测用户对于直播商品的兴趣度大小，以供相关人员调整直播策略、提升直播中用户的体验。
主权项：1.一种基于眼动特征与DeepFM的直播购物兴趣度预测方法，包括如下步骤：S1、对经过眼动仪输出后的直播视频进行注视时间相关的数据处理；利用封装后的跟踪模型对于直播售卖物品进行跟踪；建立跟踪框为用户视点与目标区域，当目标区域覆盖用户视点时，判定重合即对应时间内用户视点正关注该区域；S2、基于步骤S1得到用户的眼动数据，并引入协作信息图，通过协作信息图将用户行为和项目知识编码为统一的关系图；S3、基于DeepFM架构，在深度神经网络上添加自注意力机制提高模型对于关键信息的学习能力；S4、输出结果并通过二元交叉熵损失函数Logloss以及AUC评判模型精度。
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百度查询： 东华大学 一种基于眼动特征与DeepFM的直播购物兴趣度预测方法
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