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公开(公告)号：CN112101984A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010822297.5
申请日：2020-08-16
Applicant: 复旦大学
IPC: G06Q30/02 , G06F16/9535 , G06F16/36 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于人工智能与信息检索技术领域，具体为一种融合用户微观行为和知识图谱的会话推荐模型，简称MKM‑SR。本发明模型首先使用不同的深度学习模型对用户的交互操作序列和交互物品序列分别进行编码，并将操作和物品的嵌入表示向量组合成用户的微观行为表示(向量)，再采用注意力机制基于的用户的微观行为表示生成会话的综合表示(向量)，从而实现对下一个交互物品的准确预测。此外，本模型还基于TransH知识表示模型调优物品表示，将其与会话推荐任务共同融入多任务学习框架，从而进一步提升会话推荐的效果，并有效缓解用户历史交互数据稀疏带来的问题。
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