一种基于多行为多视图的危机场景下的信息推荐方法

    公开(公告)号:CN117874338A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410006707.7

    申请日:2024-01-03

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多行为多视图的危机场景下的信息推荐方法。该方法的具体步骤如下:(1)根据危机场景的特性对数据进行预处理,并获得推荐候选池;(2)将用户向量、项目向量以及项目文本内容作为模型的输入;(3)经过嵌入层获得用户初始嵌入及项目初始嵌入;(4)经过候选生成层,对用户的多行为利用多视图进行表示学习;(5)根据结果和损失更新模型参数,不断训练直至达到收敛停止条件;(6)经过排序层获得TOP N推荐列表;(7)保存模型,在新数据中加载模型并得到推荐列表。本发明通过提高危机场景下的信息推荐模型的准确性,将多行为、多视图等与危机场景的特性充分结合,从而提升该特殊场景下的推荐任务效果。

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