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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明提供一种融合信任和显式偏好的可解释在线短租推荐方法，所述方法通过构建异质偏好识别模型，并通过获取的在线短租平台的历史用户集合、历史房源集合和交易记录集合来构建训练集来对所述异质偏好识别模型进行训练，与现有技术相比，本发明通过在所述异质偏好识别模型中对房东和房源的纠缠表征进行解纠缠，有效的实现了特征级的显式异质偏好的分离，能够更好的挖掘用户对于房屋和房东的选择上的偏好，同时，通过获取各个物品级表征以及各个偏好表征的重要性解释，能够为房东提供更切实可行的房源评价参考；同时，为所述异质偏好识别模型中的各个模块对应设置损失计算，在识别异质偏好的同时，有效提升推荐效果。

主权项：1.一种融合信任和显式偏好的可解释在线短租推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取在线短租的历史用户集合、历史房源集合和交易记录集合，根据所述历史用户集合、历史房源集合和交易记录集合构建训练集，并根据所述交易记录集合获取每个用户的历史交易房源序列；所述历史交易房源序列表示用户历史交易入住的房源及排序情况；对于历史房屋集合中的所有房源，分别根据房源的房屋的信息和房东的信息对应获取各个房源的房屋特征表征向量和房东特征表征向量，以及根据用户对于房源的相关评论提取各个房源纠缠特征表征向量，并构建所有房源的房屋特征表征集、房东特征表征集和纠缠特征表征集；构建异质偏好识别模型，根据所述训练集的房屋特征表征集、房东特征表征集和纠缠特征表征集的对所述异质偏好识别模型进行训练，获得训练好的所述异质偏好识别模型；所述异质偏好识别模型包括表征解释模块、纠缠表征分解模块、表征融合模块、用户偏好模块、分数计算模块和偏好融合解释模块；所述表征解释模块用于根据输入的表征集获取表征集中每个表征向量的可解释权重，并根据所述可解释权重获取输入的表征集对应的物品级的表征集；所述纠缠表征分解用于对输入的表征集进行解纠缠，将输入的表征集分解为若干个对应的物品级的表征集；所述表征融合模块用于将输入的若干表征集进行拼接融合；所述用户偏好模块用于根据输入的表征集中各个表征向量的关系获取对应用户的偏好表征向量，并构建各个用户的偏好表征集；所述分数计算模块用于计算用户的偏好表征集与对应的物品级的表征集中各个物品级的表征向量的匹配分数；所述偏好融合解释模块用于将输入的表征集进行拼接，并获取拼接后的表征集的可解释偏好权重；获取目标用户集合和目标房源集合，将所述目标用户集合和目标房屋集合输入训练好的所述异质偏好识别模型，获取所述分数计算模块输出的所述匹配分数推荐给用户；分别获取所述表征解释模块输出的各个所述可解释权重，以及所述偏好融合解释模块输出的各个所述可解释偏好权重，并将所述可解释权重和可解释偏好权重分别转化为对应的评估分数推荐给房东。

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