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申请/专利权人：联通在线信息科技有限公司
摘要：本发明属于文本处理技术领域，提供一种基于融合置信度的用户表征学习推荐方法和系统。该方法包括：收集同一用户对多种物品的第一类评论文本、不同用户对同一物品的第二类评论文本，输入预训练词向量模型，输出第一嵌入向量和第二嵌入向量；构建置信矩阵，用作每一条评论文本的矫正系数;根据所构建的置信矩阵对第一嵌入向量和第二嵌入向量进行矫正后，再经卷积、池化后，进行特征交互学习，得到用户表征学习推荐模型；将待处理评论文本输入用户表征学习推荐模型，得到用户偏好推荐信息。本发明通过置信矩阵来衡量评分异常值与误导性评论之间的关系，减少了误导性评论对模型的影响，提高模型推荐准确性。
主权项：1.一种基于融合置信度的用户表征学习推荐方法，其特征在于，包括：收集同一用户对多种物品的第一类评论文本、不同用户对同一物品的第二类评论文本；将所收集的第一类评论文本和第二类评论文本输入预训练词向量模型，输出第一嵌入向量和第二嵌入向量；基于置信度函数，根据用户对不同物品的所有评分、同一物品所得到的所有评分，构建置信矩阵，并用作每一条评论文本的矫正系数;根据所构建的置信矩阵对所述第一嵌入向量和所述第二嵌入向量进行矫正后，再经卷积、池化后，进行特征交互学习，得到用户表征学习推荐模型；将待处理评论文本输入所述用户表征学习推荐模型，得到用户偏好推荐信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 联通在线信息科技有限公司 一种基于融合置信度的用户表征学习推荐方法和系统
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