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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明提供了一种融合影响力的群体推荐方法、装置，其可以帮助社交、商家平台更精准地推送社交内容、活动项目给群体，提升群体的满意度和粘性，包括步骤：将用户、群体和项目的数据进行向量化表示；将用户和其所在的群体构成正样例，将用户和其所不在的群体构成负样例，依据群体索引表生成的难负例，基于神经网络构建对比学习模型、群体推荐模型、用户推荐模型，构建模型的损失函数；联合三个模型的损失函数构造多任务学习的损失函数，联合训练三个模型，直至模型收敛，获得训练好的各个模型；将群体和各个项目分别输入训练好的群体推荐模型，输出群体对各个项目具有偏好的概率，依据偏好概率得到群体的推荐项目。
主权项：1.一种融合影响力的群体推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：将用户、用户所在的群体和可供选择的项目的数据进行向量化表示；将用户和其所在的群体构成正样例，将用户和其所不在的群体构成负样例，所述负样例中还包括依据群体索引表生成的难负例，所述群体索引表依据原始的用户、用户所在的群体和可供选择的项目的数据构建；基于神经网络构建对比学习模型，所述对比学习模型用于区分正、负样例，构建对比学习模型的损失函数；基于神经网络构建群体推荐模型，将群体以及项目输入所述群体推荐模型，输出群体偏好对应项目的概率，基于成对学习策略构建群体推荐模型的损失函数；基于神经网络构建用户推荐模型，将用户以及项目输入所述用户推荐模型，输出用户偏好对应项目的概率，基于成对学习策略构建用户推荐模型的损失函数；联合对比学习模型、用户推荐模型、群体推荐模型的损失函数构造多任务学习的损失函数，通过所述多任务学习的损失函数联合训练所述对比学习模型、用户推荐模型、群体推荐模型，直至模型收敛，获得训练好的各个模型；将群体和各个项目分别输入训练好的群体推荐模型，输出群体对各个项目具有偏好的概率，依据群体对各个项目具有偏好的概率，输出群体的推荐项目。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于融合影响力的群体推荐方法、装置
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