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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明公开一种基于偏好自适应元学习的冷启动推荐方法，包括：获取社交推荐数据集中的数据，并按照元学习框架设置对数据集进行划分；利用用户对物品的评分以及物品属性，构建异质信息网络，并在异质信息网络上定义回文路径，获取用户的潜在朋友，增强社交关系；根据用户和物品的属性特征分别获取初始向量表征，通过全连接网络对物品初始向量聚合，得到偏好向量表征；通过注意力机制分别对基于显式隐式社交关系的用户偏好进行表征；使用注意力机制聚合前述向量表征，得到用户综合偏好的向量表征；在元学习框架引入偏好适配器，并使用元学习框架进行评分预测。该方法有效增强了元学习框架的泛化能力，大大提高了评价指标，评分预测更加精准。
主权项：1.一种基于偏好自适应元学习的冷启动推荐方法，其特征在于，包括：步骤1、获取社交推荐数据集中的用户及用户属性特征、物品及物品属性特征、用户对物品的评分、用户之间的社交关系，并按照元学习框架设置对数据集进行划分；步骤2、利用用户对物品的评分以及物品属性，构建异质信息网络，并在异质信息网络上定义回文路径，获取用户的潜在朋友，增强社交关系；步骤3、根据用户和物品的属性特征分别获取用户和物品的初始向量表征，并通过全连接网络对不同评分下的物品初始向量进行聚合，得到用户在各个评分上的偏好向量表征；步骤4、通过注意力机制分别对基于显式社交关系的用户偏好和基于隐式社交关系的用户偏好进行表征；步骤5、使用注意力机制聚合由步骤3和步骤4获得的向量表征，得到用户综合偏好的向量表征；步骤6、基于用户综合偏好向量表征，在元学习框架引入偏好适配器，并使用元学习框架进行评分预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 基于偏好自适应元学习的冷启动推荐方法
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