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一种基于协同过滤的物品推荐方法
成果名称: | 一种基于协同过滤的物品推荐方法 | 关键字: | 物品 , 推荐 , fism , 注意力 , 用户 , 向量 , 注意 , 模型 , 嵌入 , 交互 | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 先进制造技术 | 所在地: | 河北省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201911022328.2 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 东北大学秦皇岛分校 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 5.00 | 所属十强产业: |
本发明提供一种基于协同过滤的物品推荐方法,涉及推荐系统技术领域,本发明引入特殊的动态权重来更好的预测用户u对物品i的喜好程度,这个动态的权重会利用注意力机制来估算,通过查全率和查准率对推荐性能进行评估,提高了推荐系统的有效性和推荐质量,证实了注意力机制有助于估算用户交互过的历史物品对用户偏好表示所做的贡献,使得个性化推荐更为准确。利用点乘注意力,自注意力来分别计算注意力分数,并取得了显著的效果,同时将transformer模型与推荐算法结合起来并与常规的嵌入模型做出了比较,展示了推荐效果的提升。
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姜女士(技术经理人)
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