基于评论共性信息嵌入和迁移的跨域推荐方法及系统.pdf
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基于评论共性信息嵌入和迁移的跨域推荐方法及系统.pdf
本发明属于跨域推荐技术领域,公开了基于评论共性信息嵌入和迁移的跨域推荐方法及系统,该方法包括源数据的预处理、抽离评论信息的共性表征、学习用户和物品的嵌入表征、用户嵌入表征的跨域迁移和冷启动跨域推荐的步骤,本发明充分利用评论信息在辅助域和目标域的共性表征开展嵌入表征的迁移,提高嵌入表征的泛化性;在多域表征融合时,应用堆叠变分自编码机作为融合架构,提升了多视角信息融合的合理性。
基于评论挖掘的跨域推荐问题研究.docx
基于评论挖掘的跨域推荐问题研究标题:基于评论挖掘的跨域推荐问题研究摘要:跨域推荐是推荐系统中一个重要的问题,其目标是通过挖掘不同领域或不同平台的评论数据,为用户提供跨域的个性化推荐。本文基于评论挖掘的跨域推荐问题展开研究,分析了该问题的挑战和解决思路,提出了一种基于评论挖掘的跨域推荐算法,并通过实验验证了其有效性。1.引言推荐系统作为解决信息过载问题的重要手段,在电子商务、社交媒体等领域得到广泛应用。然而,传统的推荐系统往往局限于单个领域或平台,无法为用户提供跨域的个性化推荐。因此,跨域推荐问题成为目前推
基于图学习的跨域推荐方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN116028728A(43)申请公布日2023.04.28(21)申请号202310330356.0(22)申请日2023.03.31(71)申请人特斯联科技集团有限公司地址101199北京市通州区滨惠北一街3号院1号楼1层1-6室(72)发明人何英杰(74)专利代理机构北京中知法苑知识产权代理有限公司11226专利代理师景艳伟(51)Int.Cl.G06F16/9536(2019.01)G06Q30/0601(2023.01)G06N3/0
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基于内容和图结构信息融合的跨域推荐问题研究基于内容和图结构信息融合的跨域推荐问题研究摘要:随着互联网的快速发展,跨域推荐已经成为了推荐系统领域的热门研究方向。传统的推荐算法主要基于用户历史行为和物品的内容信息,而忽略了不同域之间的关联关系。针对这个问题,本文提出了一种基于内容和图结构信息融合的跨域推荐方法。首先,通过分析两个域中用户和物品之间的相似度,并结合内容信息构建了两个域的用户-物品交互图和物品-物品相似度图。然后,通过网络嵌入技术将图结构信息编码为低维向量表示,并通过内容信息和图结构信息进行融合以