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摘要:本发明提供一种长短期兴趣融合的用户偏好预测方法和装置,包括:从社交平台获取数据集并进行预处理,所述数据集包括:用户数据、视频数据、以及用户与视频的历史交互数据;根据用户在短期时间T内与视频的交互数据提取用户的短期历史交互行为序列输入短期兴趣捕捉模块得到用户的短期兴趣特征;将用户数据、视频数据、以及用户与视频数据的历史交互数据按特征域组成序列输入长期兴趣捕捉模块提取用户的长期兴趣特征;将用户的短期兴趣特征和用户的长期兴趣特征拼接后输入预测模块得到用户对视频的偏好结果。本发明通过构建长期兴趣捕捉模块和短期兴趣捕捉模块分别学习不同的特征交互,解决了长短期兴趣特征的异构性问题,提高用户偏好预测的效果。
主权项:1.一种长短期兴趣融合的用户偏好预测方法,其特征在于,包括:S1:从社交平台获取数据集并进行预处理,所述数据集包括:用户数据、视频数据、以及用户与视频的历史交互数据;S2:根据用户在短期时间T内与视频的交互数据提取用户的短期历史交互行为序列输入短期兴趣捕捉模块得到用户的短期兴趣特征;S3:将用户数据、视频数据、以及用户与视频数据的历史交互数据按特征域组成序列输入长期兴趣捕捉模块提取用户的长期兴趣特征;S4:将用户的短期兴趣特征和用户的长期兴趣特征拼接后输入预测模块得到用户对视频的偏好结果。
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百度查询: 重庆邮电大学 一种长短期兴趣融合的用户偏好预测方法和装置
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