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公开(公告)号：CN118521375A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410621598.X
申请日：2024-05-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q30/0601 , G06V10/20 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合兼容性偏好学习套装推荐方法。本发明步骤包括；构建用户历史行为序列中的套装兼容性得分集合；搭建一层的MLP网络，随机初始化网络参数；将用户历史行为序列套装的兼容性得分集合通过MLP网络求解得到用户历史行为序列的整体兼容性得分；将用户历史行为序列的整体兼容性得分与目标推荐套装的兼容性得分进行向量相乘，并通过sigmoid激活函数来求解用户对该目标套装的兼容性偏好概率矩阵；将兼容性偏好概率矩阵与目标套装的兼容性得分进行点乘，使用加权后的目标套装兼容性得分作为最终的目标套装兼容性得分；建立端到端的深度学习模型并训练测试。本发明能在常用套装推荐数据集上取得较好推荐结果。
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