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一种跨领域冷启动推荐方法、装置、设备及存储介质 

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申请/专利权人:材料科学姑苏实验室

摘要:本发明公开了一种跨领域冷启动推荐方法、装置、设备及存储介质。包括:获取源域中目标用户的源域本质特征,并根据源域本质特征生成源域组特征;根据源域组特征生成目标域本质特征;获取各候选物品,根据目标域本质特征确定各候选物品的综合评分,并根据综合评分对目标用户进行推荐。通过提取源域中目标用户的本质特征,形成源域组特征,然后将源域组特征结合交叉用户记忆矩阵,推演出目标域本质特征,并通过确定候选物品的综合评分对目标用户进行跨领域冷启动推荐,考虑到了目标用户的个性化特征,也兼顾了相似用户之间偏好特征的关系,同时由粗到细使用了三个层次的偏好特征,非常全面地模拟了用户的行为,提高了推荐的准确性。

主权项:1.一种跨领域冷启动推荐方法,其特征在于,包括:获取源域中目标用户的源域本质特征,并根据所述源域本质特征生成源域组特征,其中,所述源域本质特征包括源域类别本质特征、源域物品本质特征和源域方面本质特征;根据所述源域组特征生成目标域本质特征,其中,所述目标域本质特征包括目标域类别本质特征、目标域物品本质特征和目标域方面本质特征;获取各候选物品,根据所述目标域本质特征确定各所述候选物品的综合评分,并根据所述综合评分对所述目标用户进行推荐;其中,所述获取源域中目标用户的源域本质特征,包括:获取所述源域中所述目标用户的历史操作数据,并确定所述历史操作数据对应的数据类型,其中,所述数据类型包括类别、物品和方面;按照所述数据类型对所述历史操作数据进行特征提取以生成所述源域本质特征;其中,所述根据所述源域本质特征生成源域组特征,包括:依次将所述源域类别本质特征、所述源域物品本质特征和所述源域方面本质特征作为目标本质特征;确定所述源域和目标域的交叉用户以及交叉用户数量;根据所述交叉用户生成记忆矩阵;将所述目标本质特征和所述记忆矩阵代入预设相似度系数算法以确定所述相似度系数;将所述相似度系数进行线性相加以生成源域组特征,其中,所述源域组特征包括源域类别组特征、源域物品组特征和源域方面组特征;其中,所述根据所述源域组特征生成目标域本质特征,包括:依次将所述源域类别组特征、所述源域物品组特征和所述源域方面组特征作为目标组特征;基于元学习网络获取所述目标用户的个性化迁移参数,并获取各交叉用户的个性化迁移参数;将各所述个性化迁移参数作为参数以生成个性化迁移函数;将所述目标组特征代入所述个性化迁移函数以生成目标域本质特征;其中,所述根据所述目标域本质特征确定各所述候选物品的综合评分,包括:依次将各候选物品作为目标物品;根据所述目标域本质特征确定所述目标物品的各子层级评分,其中,所述子层级评分包括类别层级评分、物品层级评分和方面层级评分;将各所述子层级评分代入综合评分网络以确定所述综合评分,其中,所述综合评分网络为多层感知机神经网络。

全文数据:

权利要求:

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