公开(公告)号：CN113139140B

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202110534464.0

申请日：2021-05-17

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 杨一鸣 ,  张兴 ,  孙德伟 ,  朱尧 ,  宁安

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于时空感知GRU并结合用户关系偏好的旅游景点推荐方法，主要由三个部分组成：用户关系挖掘、用户偏好建模以及模型的训练。本发明解决了现有方法只考虑用户朋友关系而缺乏用户偏好相似的问题，有效提高了推荐模型的准确率。本发明把得到预训练的用户关系向量、用户长期偏好向量、当前偏好向量和周期偏好向量进行拼接当做用户最终的总偏好向量，最终旅游景点推荐的概率是由最终总偏好向量与旅游景点集合向量的内积形式表示。本发明在两个公开真实的数据集上进行实验，实验结果表明提出的模型显著优于当前主流模型。

公开(公告)号：CN113139140A

公开(公告)日：2021-07-20

申请号：CN202110534464.0

申请日：2021-05-17

Applicant: 辽宁工程技术大学

Inventor： 杨一鸣 ,  张兴 ,  孙德伟 ,  朱尧 ,  宁安

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/9535

Abstract: 本发明公开了一种基于时空感知GRU并结合用户关系偏好的旅游景点推荐方法，主要由三个部分组成：用户关系挖掘、用户偏好建模以及模型的训练。本发明解决了现有方法只考虑用户朋友关系而缺乏用户偏好相似的问题，有效提高了推荐模型的准确率。本发明把得到预训练的用户关系向量、用户长期偏好向量、当前偏好向量和周期偏好向量进行拼接当做用户最终的总偏好向量，最终旅游景点推荐的概率是由最终总偏好向量与旅游景点集合向量的内积形式表示。本发明在两个公开真实的数据集上进行实验，实验结果表明提出的模型显著优于当前主流模型。