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公开(公告)号:CN112529350A
公开(公告)日:2021-03-19
申请号:CN202010538552.3
申请日:2020-06-13
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种冷启动任务的开发者推荐方法,通过以下步骤实现:在训练集上利用FM算法融合已有任务和已有开发者的显式特征、ID特征和相应评分信息,建立基于FM的融合模型;基于训练得到的已完成任务的隐式特征,利用深度回归模型建模显式特征到隐式特征的映射关系;基于映射关系,根据冷启动任务的显式特征计算冷启动任务的隐式特征;根据冷启动任务的显式特征和计算所得冷启动任务的隐式特征,利用FM融合模型进行评分预测。该推荐方法面向冷启动场景,综合考虑任务的显式特征和ID特征,并通过构建显示特征到隐式特征的映射关系解决FM模型中冷启动任务隐式特征缺失的问题,有效解决了冷启动问题。
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公开(公告)号:CN112529350B
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202010538552.3
申请日:2020-06-13
Applicant: 青岛科技大学
Abstract: 本发明公开了一种冷启动任务的开发者推荐方法,通过以下步骤实现:在训练集上利用FM算法融合已有任务和已有开发者的显式特征、ID特征和相应评分信息,建立基于FM的融合模型;基于训练得到的已完成任务的隐式特征,利用深度回归模型建模显式特征到隐式特征的映射关系;基于映射关系,根据冷启动任务的显式特征计算冷启动任务的隐式特征;根据冷启动任务的显式特征和计算所得冷启动任务的隐式特征,利用FM融合模型进行评分预测。该推荐方法面向冷启动场景,综合考虑任务的显式特征和ID特征,并通过构建显示特征到隐式特征的映射关系解决FM模型中冷启动任务隐式特征缺失的问题,有效解决了冷启动问题。
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