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申请/专利权人：广州市香港科大霍英东研究院
申请日：2024-03-01
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118195724A
主分类号：G06Q30/0601
分类号：G06Q30/0601;G06Q30/0282;G06F16/34;G06N3/045
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明涉及物品推荐技术领域，尤其涉及一种基于评论的跨领域推荐方法、系统、设备及介质，包括利用物品嵌入网络对原始评论文本进行重建学习，得到潜在物品摘要向量；定义潜在批评家评分向量，并根据潜在物品摘要向量、潜在批评家评分向量和原始残缺评分向量，利用多任务跨领域推荐模型预测得到跨领域推荐评分；多任务跨领域推荐模型包括用户嵌入网络、批评家嵌入多任务网络、注意力机制集成网络和用户解码网络。本发明提出的多任务跨领域推荐模型通过融合用户行为数据、媒体专家评论和产品属性，能够挖掘不同领域中用户评论和专家评论之间的潜在关联性，在用户数据不重叠的场景中依然能够通过产品关联性分析提供精准有效的个性化推荐。
主权项：1.一种基于评论的跨领域推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始残缺评分向量和原始评论文本，并利用物品嵌入网络对原始评论文本进行重建学习，得到潜在物品摘要向量；定义潜在批评家评分向量，并根据潜在物品摘要向量、潜在批评家评分向量和原始残缺评分向量，利用多任务跨领域推荐模型预测得到跨领域推荐评分；所述多任务跨领域推荐模型包括用户嵌入网络、批评家嵌入多任务网络、注意力机制集成网络和用户解码网络。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州市香港科大霍英东研究院 一种基于评论的跨领域推荐方法、系统、设备及介质
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