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申请/专利权人：深圳市常青藤软件科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于动态用户画像的个性化推荐方法，包括，获取用户的交互信息，提取内容特征向量及隐因子特征向量生成用户及项目的多源特征表示；获取用户多源特征表示与项目多源特征表示显式关联关系及隐式关联关系进行图表示；根据显式关系图学习用户的偏好表示，利用用户兴趣表示和用户多源特征表示生成输出初始用户画像，根据隐式关系图学习用户预测用户存在确定性反馈的概率值对初始用户画像进行加权，生成动态用户画像；将动态用户画像和待预测项目拼接，通过多层感知机得到匹配得分进行项目推荐。本发明通过对用户的隐式反馈进行预测量化，动态生成用户画像以考虑兴趣变化，提高了推荐准确度及性能。
主权项：1.一种基于动态用户画像的个性化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户的交互信息，对所述交互信息进行预处理，提取内容特征向量及隐因子特征向量，根据所述内容特征向量及隐因子特征向量生成用户及项目的多源特征表示；利用交互信息获取用户多源特征表示与项目多源特征表示的显式关联关系，基于多头注意力机制学习用户多源特征表示与项目多源特征表示的隐式关联关系，并将所述显式关联关系及隐式关联关系进行图表示；根据显式关系图学习用户偏好表示，利用用户兴趣表示和用户多源特征表示生成输出初始用户画像，根据隐式关系图学习预测用户存在确定性反馈的概率值，使用所述概率值对初始用户画像进行加权，生成动态用户画像；将所述动态用户画像和待预测项目的多源特征表示拼接得到统一数值向量，通过多层感知机得到动态用户画像和待预测项目的匹配得分，根据所述匹配得分进行项目推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市常青藤软件科技有限公司 一种基于动态用户画像的个性化推荐方法
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