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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供了一种结合反事实增强和神经过程的冷启动推荐方法。该方法包括：将用户原始交互数据输入到原推荐模型，得到隐变量；将隐变量经过增强网络得到增强重要性变量，对增强重要性变量进行采样得到增强指示变量；将增强指示变量作用于原始交互数据得到增强后的交互数据，根据损失函数对增强网络进行更新；将增强后的交互数据作为原推荐模型的输入，重复执行上述处理过程，当训练收敛后，得到原始交互数据的最终增强数据，结合最终增强数据与原始交互数据重新训练原推荐模型，得到最终的预测模型，利用最终的预测模型进行冷启动场景下的物品推荐。本发明聚焦于冷启动任务，避免了映射过程的信息损失，有效地提高了冷启动情况下的物品推荐效率。
主权项：1.一种结合反事实增强和神经过程的冷启动推荐方法，其特征在于，包括：对增强网络进行参数初始化；将用户的原始交互数据输入到原推荐模型中的编码器，得到隐变量；将所述隐变量经过增强网络得到增强重要性变量，对所述增强重要性变量进行采样，得到增强指示变量；将所述增强指示变量作用于原始交互数据得到增强后的交互数据，计算原推荐模型的整体损失函数，根据整体损失函数对增强网络进行更新；将增强后的交互数据作为原推荐模型的输入，重复执行上述处理过程，当训练收敛后，得到原始交互数据的最终增强数据，结合最终增强数据与原始交互数据重新训练原推荐模型，得到最终的预测模型，利用所述最终的预测模型进行冷启动场景下的物品推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种结合反事实增强和神经过程的冷启动推荐方法
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