融合注意力模型的卷积神经网络协同过滤推荐方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201811448665.3
IPC分类号：G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2018-11-28
申请人：
东北师范大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	融合注意力模型的卷积神经网络协同过滤推荐方法及系统
申请号	CN201811448665.3	申请日期	2018-11-28
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-02-01	公开/公告号	CN109299396A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/9535	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;5;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	东北师范大学	申请人地址	吉林省长春市人民大街5268号东北师范大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东北师范大学	当前权利人	东北师范大学
发明人	张邦佐;张昊博;孙小新;冯国忠
代理机构	北京卓特专利代理事务所（普通合伙）	代理人	陈变花

摘要

本申请公开了一种融合注意力模型的卷积神经网络协同过滤推荐方法及系统，涉及数据挖掘推荐技术领域，提高了特征提取效率和评分预测精度，降低运维成本，简化费用管理方式，方便联合经营和大面积推广应用。融合注意力模型的卷积神经网络协同过滤推荐方法，包括：步骤S1：将用户特征向量和物品特征向量拼接融合为一个新向量；步骤S2：将新向量作为输入向量送入多层感知器中学习，预测评分；其中，将注意力模型融合到物品潜在向量、获得物品特征向量的卷积神经网络或多层感知器的隐藏层中。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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