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申请/专利权人：南京工业大学;江苏省化工本质安全研究院
摘要：本发明公开了一种面向序列推荐融合显式和隐式反事实的数据增强方法，该方法基于原始数据集对采样器模型和锚模型进行预训练；然后分别利用显式和隐式反事实数据采样器对用户的两种反馈信息进行干预，生成两组增强训练样本；最后使用采样器生成的两组增强训练样本对锚模型进行重新优化，重新优化后的锚模型将为用户提供最终的推荐列表。本发明同时考虑了用户的显式和隐式反馈信息对序列推荐进行数据增强，可以通过生成合成数据来覆盖未探索的输入空间，从而帮助提高推荐性能，解决序列推荐中常见的数据稀疏性问题。
主权项：1.一种面向序列推荐融合显式和隐式反事实的数据增强方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取数据集，对数据集进行预处理；S2：基于原始数据集训练采样器模型和锚模型；S3：利用显式反事实数据采样器干预用户的显式反馈，生成显式反事实数据；S4：利用隐式反事实数据采样器替换用户交互的历史项目，生成隐式反事实数据；S5：设置置信度参数来减少噪声样本，对锚模型进行重新优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 江苏省化工本质安全研究院 面向序列推荐融合显式和隐式反事实的数据增强方法
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