公开(公告)号：CN115809358A

公开(公告)日：2023-03-17

申请号：CN202211586219.5

申请日：2022-12-08

申请人： 重庆邮电大学

发明人： 邓江洲 ,  王永 ,  王淞立 ,  王河洺 ,  杨单 ,  王霞 ,  罗陈红

IPC分类号： G06F16/9035 ,  G06F16/9038 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 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。