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公开(公告)号：CN119166909A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411213862.2
申请日：2024-08-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/9537 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力序列推荐方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：获取商品的文本信息和用户行为数据，构建训练集；步骤B：构建深度学习网络模型，所述深度学习网络模型使用商品文本信息来计算得到商品embedding，通过结合文本预训练模型和基于自注意力机制的时间编码更全面地理解用户的行为模式和兴趣演化；使用训练集训练深度学习网络模型，得到训练好的深度学习网络模型；步骤C：将商品、用户数据输入训练好的深度学习网络模型中，输出当前用户对目标商品的评分排名。该方法及系统有利于提高推荐系统预测的准确性。
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