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公开(公告)号：CN119336988A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411362922.7
申请日：2024-09-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/22 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种基于用户多兴趣的点击率预测方法，属于推荐系统中的点击率预测技术领域。获取目标用户配置文件、目标用户行为、目标项目、目标项目上下文和协作用户行为；构建点击率预测模型；通过数据嵌入层将获取数据转换为低维密集向量；所述模型包括目标用户多兴趣提取模块、协作用户多兴趣提取模块以及点击率预测模块；获取目标用户的兴趣；获得每个协作用户兴趣；连接目标用户多兴趣、每个协作用户兴趣、目标项目、用户配置文件、上下文的向量表示；将连接后向量输入MLP，预测目标用户对目标项目的点击概率。考虑了目标用户和具有相似兴趣的协作用户之间的用户‑用户相关性，进而提高了预测点击率的准确性。
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