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申请/专利权人：永中软件股份有限公司;江南大学
摘要：本发明公开了一种基于标题和段落语义关联的协同过滤素材推荐方法及系统，方法包括采集用户数据建立语料库；对语料库语料进行分词与清洗，生成语料库词向量；对用户输入关键词进行分词与清洗，通过语料库词向量对关键词进行向量化，生成输入文本句向量；计算输入文本词向量和素材标题词向量的相似度，获得相似度排名前若干个候选素材标题；将相似度前若干个候选素材标题输入完成训练的图神经网络的协同过滤模型，分别得到排名前若干个段落素材；根据段落素材生成推荐列表。本发明通过协同过滤的方法将一级推荐扩展为二级推荐是可行的，且在这一过程中或许可以降低推荐任务的用时，减少参与计算的素材数量。
主权项：1.一种基于标题和段落语义关联的协同过滤素材推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集用户数据建立语料库；S2、对语料库语料进行分词与清洗，通过word2vec模型对分词清洗后的语料进行训练生成语料库词向量，所述语料库词向量包括素材标题词向量和素材段落词向量；S3、对用户输入关键词进行分词与清洗，通过S2中训练得到的词向量对分词清洗后的关键词进行向量化，生成输入文本句向量；S4、计算输入文本句向量和素材标题句向量的相似度，获得相似度由高到低排名前若干个候选素材标题；S5、将相似度排名前若干个候选素材标题输入完成训练的图神经网络的协同过滤模型，分别得到与每个候选素材标题对应的排名前若干个段落素材；S6、根据段落素材生成推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 永中软件股份有限公司 江南大学 基于标题和段落语义关联的协同过滤素材推荐方法及系统
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