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申请/专利权人：北京百特迈科技有限公司
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体是指基于用户偏好和个性化特征的智能用户推荐方法，所述方法包括用户数据收集、项目数据收集、特征嵌入表示、相似性计算、推荐结果生成、推荐结果呈现和评估和优化，本方案通过利用UI2vec算法将用户的特征向量和项目的特征向量映射到同一个潜在空间上，使得用户的兴趣和项目的特性在相同的维度上进行比较和计算，提高了相似度计算的准确性，使用基于自注意力机制和特征融合的协同过滤算法计算出用户对候选推荐项目的兴趣程度，通过自注意力机制在特征交互中自动分配不同权重，体现信息的重要性差异，同时通过多头注意力机制，捕捉到特征间的多样性相互作用，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
主权项：1.基于用户偏好和个性化特征的智能用户推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：用户数据收集，收集用户数据，同时使用用户数据构建用户的特征向量；步骤S2：项目数据收集，收集项目的相关信息，并使用项目的相关信息构建项目的特征向量；步骤S3：特征嵌入表示，利用UI2vec算法将用户的特征向量和项目的特征向量映射到同一个潜在空间上，得到用户的特征向量和项目的特征向量的嵌入表示；步骤S4：相似性计算，基于用户的特征向量和项目的特征向量的嵌入表示，计算用户和项目之间的相似性，得到用户对所有项目的相似度得分，相似度得分高的若干个项目作为候选推荐项目；步骤S5：推荐结果生成，根据候选推荐项目的相似度得分，使用基于自注意力机制和特征融合的协同过滤算法计算出用户对候选推荐项目的兴趣程度，并生成推荐列表，同时进行过滤和排序，生成最终的推荐列表；步骤S6：推荐结果呈现，将最终的推荐列表在网页、App或电子邮件中呈现给用户；步骤S7：评估和优化，引入评估指标对于最终的推荐列表进行评估，包括推荐准确度和用户满意度的指标，得到评估结果，并根据评估结果对协同过滤算法和模型进行优化和调整。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京百特迈科技有限公司 基于用户偏好和个性化特征的智能用户推荐方法
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