Invention Publication
- Patent Title: 具有预测可靠性的深度神经网络推荐系统
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Application No.: CN202211586219.5Application Date: 2022-12-08
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Publication No.: CN115809358APublication Date: 2023-03-17
- Inventor: 邓江洲 , 王永 , 王淞立 , 王河洺 , 杨单 , 王霞 , 罗陈红
- Applicant: 重庆邮电大学
- Applicant Address: 重庆市南岸区崇文路2号
- Assignee: 重庆邮电大学
- Current Assignee: 重庆邮电大学
- Current Assignee Address: 重庆市南岸区崇文路2号
- Main IPC: G06F16/9035
- IPC: G06F16/9035 ; G06F16/9038 ; G06N3/0464 ; G06N3/08

Abstract:
本发明提出的具有预测可靠性的深度神经网络推荐系统,包括从数据库中获取和清理数据信息,以获得所需信息;根据系统设定的不同评级值,将用户‑项目评级矩阵R划分为对应的几个独立且只含0‑1二值的子矩阵;利用深度神经网络中的双塔模型去并行训练所获取的子矩阵,以预测出每个子矩阵中相同空白区域的概率值;归一化每个子矩阵中所得到的概率值,并将归一化后的最大概率值作为可靠性概率;根据所获取的可靠性概率,找到对应子矩阵所代表的评级,并将该评级作为该空白区域的预测评级;通过与系统设定的可靠性阈值进行比较,将可靠性概率低于阈值的预测评级进行过滤,保留较高可靠性概率的评级;对过滤后的预测评分集合进行排序,将预测评级较高的前k个项目推送给目标用户,以形成其个性化推荐列表。
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