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基于共享物品相关信息的跨平台序列推荐方法及装置 

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申请/专利权人:武汉大学

摘要:本发明提供基于共享物品相关信息的跨平台序列推荐方法及装置,能够解决数据稀疏问题并有效提高目标平台的推荐性能,跨平台序列推荐方法包括:步骤1、从辅助平台上获取物品Embedding信息;步骤2、对步骤1得到的辅助平台上物品的向量信息,过滤掉用户的相关信息;步骤3、将步骤2中过滤处理后辅助平台的物品信息迁移到目标平台中;步骤4、利用步骤3得到的目标平台中整合了辅助平台迁移而来的物品信息,得到目标平台物品信息的额外嵌入向量的统一表示,使用早期融合来合并嵌入向量;步骤5、弥合两个平台的空间差异,通过使用预测函数来估计用户和物品之间的交互概率,利用向量信息进行序列推荐。

主权项:1.基于共享物品相关信息的跨平台序列推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:从辅助平台上获取物品Embedding信息;步骤2:对步骤1得到的辅助平台上物品的Embedding向量信息,过滤掉用户的相关信息;步骤3:将步骤2中过滤处理后辅助平台的物品Embedding信息迁移到目标平台中;步骤4:利用步骤3得到的目标平台中整合了辅助平台迁移而来的物品Embedding信息,得到目标平台物品信息的额外嵌入向量的统一表示,使用早期融合来合并嵌入向量;步骤5:根据步骤3和4得到的从辅助平台迁移过来的物品侧信息,平台级的注意力单元动态调整两个平台信息,弥合两个平台的Embedding空间差异,通过使用预测函数来估计用户和物品之间的交互概率,利用Embedding向量信息进行序列推荐。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 武汉大学 基于共享物品相关信息的跨平台序列推荐方法及装置

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