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公开(公告)号：CN115660776A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211277665.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种融合深度矩阵分解和多特征交叉的内容资源推荐方法，包括以下步骤：1)构建交互矩阵Yij；2)构建交互矩阵深度分解模块，将交互矩阵Yij输入到交互矩阵深度分解模块中，获得映射结果DNN；3)获取独热向量y和数值型特征向量Xfeature；4)构建多特征交叉模块，将独热向量y和数值型特征向量Xfeature输入到多特征交叉模块中，获得组合结果Cross；5)构建点击率预测模块，将映射结果DNN和组合结果Cross输入到点击率预测模块中，获得内容资源推荐方案。本发明同时利用用户、内容资源的属性信息和用户的交互数据做推荐，进行了用户交互数据的处理和用户、内容资源属性信息的处理，再结合运算结果做点击率预测，从而为用户推荐内容资源。
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