公开(公告)号：CN112785376B

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202110076796.9

申请日：2021-01-20

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王杰 ,  江春华 ,  杨茂林 ,  吴济森 ,  陈宇涵 ,  谢凡

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于多任务学习的多领域推荐方法。对于多个领域的用户，本发明提取多领域的用户维向量，通过全连接神经网络与“十字绣”多任务学习网络的结合，综合用户在多个领域的隐式用户向量，交互式挖掘用户真正的隐式兴趣向量，提升各个领域的用户推荐准确度，本发明使用多任务学习技术，融合用户在各个领域兴趣偏好，丰富各个领域用户隐式兴趣向量，能够让推荐的物品更加符合用户需求；并且如果某单个领域缺少该用户交互数据，可结合其他领域用户数据来解决该领域用户冷启动问题。

公开(公告)号：CN112785376A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202110076796.9

申请日：2021-01-20

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王杰 ,  江春华 ,  杨茂林 ,  吴济森 ,  陈宇涵 ,  谢凡

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于多任务学习的多领域推荐方法。对于多个领域的用户，本发明提取多领域的用户维向量，通过全连接神经网络与“十字绣”多任务学习网络的结合，综合用户在多个领域的隐式用户向量，交互式挖掘用户真正的隐式兴趣向量，提升各个领域的用户推荐准确度，本发明使用多任务学习技术，融合用户在各个领域兴趣偏好，丰富各个领域用户隐式兴趣向量，能够让推荐的物品更加符合用户需求；并且如果某单个领域缺少该用户交互数据，可结合其他领域用户数据来解决该领域用户冷启动问题。