发明公开
- 专利标题： 一种基于深度学习与马尔科夫链的推荐方法及设备
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申请号： CN201910000979.5申请日： 2019-01-02
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公开(公告)号： CN111400548A公开(公告)日： 2020-07-10
- 发明人: 张大朋 , 戈扬 , 段福高
- 申请人： 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司
- 申请人地址： 北京市西城区宣武门西大街32号
- 专利权人： 中国移动通信有限公司研究院,中国移动通信集团有限公司
- 当前专利权人： 中国移动通信有限公司研究院,中国移动通信集团有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市西城区宣武门西大街32号
- 代理机构： 北京银龙知识产权代理有限公司
- 代理商 许静; 安利霞
- 主分类号： G06F16/735
- IPC分类号： G06F16/735 ; G06F16/9535 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
本发明提供一种基于深度学习与马尔科夫链的推荐方法及设备，涉及机器学习技术领域。该方法包括：根据目标用户观看视频的历史行为信息，确定所述目标用户对应马尔科夫链的转移概率；根据所述转移概率，计算目标嵌入向量；根据所述目标嵌入向量和所述目标用户的属性信息，得到推荐的目标视频。本发明的方案，提升了针对用户推荐的准确性和训练时的收敛速度。
公开/授权文献
- CN111400548B 一种基于深度学习与马尔科夫链的推荐方法及设备 公开/授权日：2023-09-22
