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公开(公告)号：CN109460427A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811322845.7
申请日：2018-11-08
Applicant: 广东工业大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种面向用户动态偏好挖掘的节目嵌入方法，包括：读入点击行为序列集S；将点击节目表示为低维向量，并初始化输入特征向量和输出特征向量；然后使用训练样本集对节目特征向量进行优化；结合用户当前时刻的上下文节目的输入特征向量，刻画用户当前时刻的兴趣。本发明通过使用改进的词嵌入模型将节目特征进行降维，舍弃了以往完全使用时间作为用户偏好变化影响因子的做法，而采用行为窗口对目标节目进行建模，有效的避免了用户行为在固定的时间区间上可能存在的稀疏性，并且通过最大化条件概率是的学习到的节目向量表示能够有效地刻画用户偏好，克服了现有方法存在的不足和局限性。且学到的向量表示是稠密低维的。
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