公开(公告)号：CN116610857B

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202310369787.8

申请日：2023-04-10

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 焦永纪 ,  黄薪屹 ,  戴一光 ,  沈正乔 ,  张晓曼

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q10/1053 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明公开了一种基于用户对岗位流行度偏好的个性化岗位推荐方法，该方法基于用户流行度偏好的岗位推荐方法，将利用用户对不同流行度岗位的偏好程度不同，为其筛选出不感兴趣的岗位作为负面样本集合并应用于生成对抗网络的负采样训练中，引入了用户的个性化偏好，通过计算用户交互岗位记录的平均流行度作为用户对流行度的偏好值，以及岗位被交互的平均流行度，为偏好高流行度岗位的用户找出未交互岗位中可能不感兴趣的岗位集合作为负面样本集合，同时找出偏好低流行度岗位的用户找出负面样本集合，然后将这些负面样本集合应用于生成对抗网络的推荐模型训练过程中，从而到达提高推荐精确度的效果。

公开(公告)号：CN116610857A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310369787.8

申请日：2023-04-10

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 焦永纪 ,  黄薪屹 ,  戴一光 ,  沈正乔 ,  张晓曼

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q10/1053 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明公开了一种基于用户对岗位流行度偏好的个性化岗位推荐方法，该方法基于用户流行度偏好的岗位推荐方法，将利用用户对不同流行度岗位的偏好程度不同，为其筛选出不感兴趣的岗位作为负面样本集合并应用于生成对抗网络的负采样训练中，引入了用户的个性化偏好，通过计算用户交互岗位记录的平均流行度作为用户对流行度的偏好值，以及岗位被交互的平均流行度，为偏好高流行度岗位的用户找出未交互岗位中可能不感兴趣的岗位集合作为负面样本集合，同时找出偏好低流行度岗位的用户找出负面样本集合，然后将这些负面样本集合应用于生成对抗网络的推荐模型训练过程中，从而到达提高推荐精确度的效果。