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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本申请提出了一种基于电影类型和时间间隔的顺序推荐算法，该算法首先使用LSTM捕获用户交互序列的时间顺序特征，解决了自注意力机制不考虑时间顺序的问题；其次该算法将用户‑电影交互序列里相同类型的电影时间间隔作为电影之间的关系；再次该算法利用卷积神经网络提取用户‑电影交互序列的局部信息，并将模型由线性转换为非线性，提高模型的拟合能力；此外该算法采用双向多头自注意机制解决了单向多头自注意机制限制用户行为序列中隐藏表征能力的问题；最终在公开数据集MovieLens‑1M、MovieLens‑100k和MovieLens‑Latest‑Small上的实验结果证明，本申请可以根据用户的兴趣提供更加精准的推荐。
主权项：1.一种基于电影类型和时间间隔的顺序推荐算法，其特征是包括以下步骤：S1、准备数据集，对数据集中的文件进行预处理，生成算法可以使用的数据格式；S2、对数据集中的用户-电影交互序列和对应的时间序列进行截取；S3、根据数据集中的用户-电影交互序列的时间戳计算相同类型时间间隔矩阵；S4、使用LSTM神经网络捕捉用户交互序列的时间顺序信息；S5、使用双向多头自注意力机制对用户交互序列的时间顺序信息、电影的绝对位置信息和类型时间间隔矩阵进行训练，获得预测模型；S6、使用卷积神经网络提取用户-电影交互序列的局部信息，并将模型由线性转换为非线性，然后预测下一个电影。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 一种基于电影类型和时间间隔的顺序推荐算法
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