公开(公告)号：CN113888252A

公开(公告)日：2022-01-04

申请号：CN202111003703.6

申请日：2021-08-30

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 卢泽伦 ,  古万荣 ,  毛宜军 ,  梁早清 ,  陈梓明 ,  朱奕鑫 ,  何浩明 ,  熊懿 ,  郭美萍

IPC: G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种基于用户对食品安全等级评分值和食品相似度的推荐方法，包括步骤：1)获取用户对食品的评分数据；2)计算出每一条评分数据的评分权重。3)将评分数据和评分权重输入到机器学习模型中进行参数训练。4)参数训练完成后，得到一个食品相似度矩阵，最终通过用户的评分数据和食品相似度矩阵计算并生成用户的食品推荐列表，实现将食品推荐给用户。本发明在训练出一个机器学习模型的同时结合使用了基于邻域的协同过滤方法，从用户对食品的评分数据中学习出食品的相似度矩阵，考虑评分数据时间顺序的同时将稀疏性引入相似度矩阵，使其能够有效地生成推荐。

公开(公告)号：CN113888252B

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202111003703.6

申请日：2021-08-30

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 卢泽伦 ,  古万荣 ,  毛宜军 ,  梁早清 ,  陈梓明 ,  朱奕鑫 ,  何浩明 ,  熊懿 ,  郭美萍

IPC: G06Q30/0601

Abstract: 本发明公开了一种基于用户对食品安全等级评分值和食品相似度的推荐方法，包括步骤：1)获取用户对食品的评分数据；2)计算出每一条评分数据的评分权重。3)将评分数据和评分权重输入到机器学习模型中进行参数训练。4)参数训练完成后，得到一个食品相似度矩阵，最终通过用户的评分数据和食品相似度矩阵计算并生成用户的食品推荐列表，实现将食品推荐给用户。本发明在训练出一个机器学习模型的同时结合使用了基于邻域的协同过滤方法，从用户对食品的评分数据中学习出食品的相似度矩阵，考虑评分数据时间顺序的同时将稀疏性引入相似度矩阵，使其能够有效地生成推荐。

公开(公告)号：CN117235350A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311034318.7

申请日：2023-08-16

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 古万荣 ,  熊懿 ,  郭美萍

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/335 ,  G06F40/216 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制与用户长短期偏好融合的新闻推荐方法，是采用改进的新闻推荐模型实现新闻的精准推荐，对新闻推荐模型的改进是对新闻推荐模型中的用户偏好模块和新闻特征表示模块都进行改进；对用户偏好模块中的用户短期偏好模块进行改进，包括：将用户点击新闻的行为数据连接起来作为一个长文档，并在新闻嵌入层后加入Fastformer，对长文档进行快速的新闻间的单词级交互；对新闻特征表示模块的改进是：在词嵌入层后加入位置嵌入层和多头自注意力网络，位置嵌入层能够更好地学习单词之间的位置信息，多头自注意力网络能够学习单词与单词之间的长距离关系，提取更加精确的新闻特征表示。本发明能够快速、准确地为用户推荐新闻。