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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115952361A(43)申请公布日2023.04.11(21)申请号202310244042.9(22)申请日2023.03.15(71)申请人中国科学院大学地址100190北京市海淀区中关村东路80号(72)发明人吴德胜田逸骁李磊张津刘尚超罗翠翠黄隆波(74)专利代理机构北京盛询知识产权代理有限公司11901专利代理师蔺巍(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06F16/901(2019.01)G06N3/0442(2023.01)权利要求书2页说明书6页附图2页(54)发明名称基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统及方法(57)摘要本申请公开了一种基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统及方法,其中系统包括:信息记录模块、数据库构建模块、优化模块和推荐模块;信息记录模块,用于记录用户访问内容;数据库构建模块,用于基于访问内容构建图数据库;优化模块,用于基于用户浏览的习惯特征对图数据库进行优化,得到优化后图数据库;推荐模块,用于基于PPR算法对优化后图数据库进行分析,并进行内容推荐。本申请通过LSTM的门控机制学习用户在浏览内容时体现出的兴趣迁移、重复点击等习惯特征,使用PPR算法对优化内容的重要性进行衡量,以缩小相关推荐基准内容的范围,提高用户使用体验。CN115952361ACN115952361A权利要求书1/2页1.基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统,其特征在于,包括:信息记录模块、数据库构建模块、优化模块和推荐模块;所述信息记录模块,用于记录用户访问内容;所述数据库构建模块,用于基于所述访问内容构建图数据库;所述优化模块,用于基于用户浏览的习惯特征对所述图数据库进行优化,得到优化后图数据库;所述推荐模块,用于基于PPR算法对所述优化后图数据库进行分析,并进行内容推荐。2.根据权利要求1所述基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统,其特征在于,所述信息记录模块记录所述访问内容包括:根据用户新页面请求,产生点击行为,根据所述点击行为,得到所述访问内容,记录所述访问内容的特征,并对所述访问内容进行区别标记。3.根据权利要求2所述基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统,其特征在于,所述数据库构建模块构建所述图数据库的方法包括:获取所述访问内容和所述点击行为;将所述访问内容作为实体、所述点击行为的前后顺序作为有向关系,构建所述图数据库。4.根据权利要求1所述基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统,其特征在于,所述优化模块对所述图数据库进行优化的方法包括:基于LSTM网络学习用户浏览内容,得到所述习惯特征;将所述习惯特征回馈给所述图数据库,并优化所述图数据库中的内容图结构,得到所述优化后图数据库。5.根据权利要求4所述基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统,其特征在于,所述LSTM网络包括:LSTM细胞状态:其中,代表遗忘门,表示的哪些特征用于计算,代表细胞状态更新值,代表输入门,用于控制的哪些特征用于更新;LSTM隐藏层节点输出通过输出门和细胞状态计算:;其中,表示LSTM输入信息,表示LSTM输出信息,σ表示sigmoid函数,tanh表示双曲正切函数,表示输入门的权重矩阵,表示遗忘门的权重矩阵,表示细胞状态更新的权重矩阵,表示输出门的权重矩阵,表示输入门的偏置向量,表示遗忘门的偏置向量,表示细胞状态更新的偏置向量,表示输出门的偏置向量。6.根据权利要求1所述基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统,其特征在于,所述推荐模块进行内容推荐的过程包括:利用PPR算法对所述优化后图数据库中的用户点击内容进行重要性分析,得到重要性2CN115952361A权利要求书2/2页分析结果;根据所述重要性分析结果进行内容推荐。7.根据权利要求6所述基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统,其特征在于,所述PPR算法计算方法包括:其中,表示阻尼系数,常取0.85;为转移矩阵,表示PPR输入信息,通过网络的度矩阵和网络的邻接矩阵计算;表示PPR输出信息;表示一维向量,源节点对应值为1,其余节点对应值为0。8.基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:记录用户访问内容;基于所述访问内容构建图数据库;基于用户浏览的习惯特征对所述图数据库进行优化,得到优化后图数据库;基于PPR算法对所述优化后图数据库进行分析,并进行内容推荐。3CN115952361A说明书1/6页基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统及方法技术领域[0001]本申请涉及个性化推荐领域,具体涉及一种基于LSTM网络和PPR算法的动态推荐系统及方法。背景技术[0002]随着科技水平的日新月异,信息爆炸与长尾问题普遍发生,而解决问