公开(公告)号：CN115630681A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211260963.6

申请日：2022-10-14

Applicant: 扬州大学

Inventor： 朱毅 ,  耿宜帅 ,  李云 ,  强继朋 ,  袁运浩

IPC: G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F16/9535 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明公开了一种基于串行自编码机的推荐算法，包括1）将基于物品的评分信息和用户和物品交互的辅助信息合并到自编码机中用于重构输出，通过传统自编码机学习获得重构输出的特征表示，利用辅助信息帮助原始评分矩阵进行重构，减少有效信息的丢失；2）设计自编码机与自编码机的串行连接方法，通过获取第一个自编码机生成的重构输出，并将输出中对于原始评分矩阵的重构部分输入到第二个自编码机中，将第二个自编码机的输出即预测评分矩阵，与原始的评分矩阵进行对比，计算预测精度。本发明能够利用物品的属性信息，通过自编码机处理，将属性信息作为推荐的拓展特征，达到为用户进行更准确推荐的目的。

公开(公告)号：CN114756749A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210381395.9

申请日：2022-04-12

Applicant: 扬州大学

Inventor： 朱毅 ,  耿宜帅 ,  李云 ,  强继朋

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/951 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于三重自编码机结合知识图谱的电影推荐方法，包括1）将用户和电影之间的评论信息编码为情感分类，作为自动编码机的输入；2）基于电影的评级、辅助信息和生成的评论表示合并到半自动编码器中用于重构输出，通过半自动编码器学习获得扩展信息的低维特征表示，将获得的低维特征表示融合到电影的原始特征空间中，并将新的特征作为额外信息输入到半自编码机模型中；3）设计半自动编码器和自动编码器的串行连接，将第三个自编码器的输出预测评分矩阵与原始的评分矩阵进行对比。本发明能够利用用户和电影之间的交互信息和知识图谱对电影信息进行特征扩展，并通过自编码机处理拓展特征，达到为用户进行更准确推荐的目的。

公开(公告)号：CN116932917A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202311018096.X

申请日：2023-08-14

Applicant: 扬州大学

Inventor： 朱毅 ,  耿宜帅 ,  李云 ,  强继朋 ,  袁运浩

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/951 ,  G06F16/36 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了个性化数据推荐研究领域的一种基于PNN的多特征扩展自编码器推荐算法，包括如下步骤：通过开放知识图谱DBpedia扩展项目的辅助特征信息；将扩展的特征信息进行LsiModel向量化表示，并利用PNN进行特征交叉融合，挖掘不同特征之前的潜在特征关系，将其嵌入到低维特征向量中；将评级信息、属性信息和扩展到特征信息合并到半自编码器，通过半自编码器提取鲁棒的特征表示，帮助评级矩阵更好地重构输出，与原始的评分矩阵进行对比，计算预测精度，实现更加精确的推荐。本发明利用知识图谱对项目特征信息进行扩展，并有效融合不同特征之间的特征关联，通过半自编码器学习更高级的特征表示，达到为用户进行更准确推荐的目的。