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公开(公告)号：CN116091167A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310152194.6
申请日：2023-02-23
Applicant: 复旦大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于人工智能与信息检索技术领域，具体为一种基于多任务学习框架的团购推荐模型。本发明团购推荐模型包括图表示学习模块、多任务学习模块、表示微调和预测模块；本发明首先公式化地定义团购推荐任务，并将团购任务拆分为两个相关的子任务；图表示学习模块通过节点和关系类型划分多视图，在多视图上分别学习用户和物品的特征表示，聚合得到每位用户和节点的向量表示；多任务学习模块通过专家网络和门控单元，同时学习两个任务，使两个任务的学习相互促进，并对门控单元进行调整，以提升多个学习任务间的信息交互能力；表示微调和预测模块通过辅助损失函数对特征表示进行微调，以提升特征表示的泛化性。本发明系统可实现高效、准确地团购推荐。
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