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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：本发明属于跨域推荐技术领域，公开了基于评论共性信息嵌入和迁移的跨域推荐方法及系统，该方法包括源数据的预处理、抽离评论信息的共性表征、学习用户和物品的嵌入表征、用户嵌入表征的跨域迁移和冷启动跨域推荐的步骤，本发明充分利用评论信息在辅助域和目标域的共性表征开展嵌入表征的迁移，提高嵌入表征的泛化性；在多域表征融合时，应用堆叠变分自编码机作为融合架构，提升了多视角信息融合的合理性。

主权项：1.基于评论共性信息嵌入和迁移的跨域推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、源数据的预处理源数据由评分数据和评论数据两部分组成，其中评论数据需要预先处理成结构化的N维向量，在输入模型时，评分数据分别从用户和物品的视角对每一个项都随机初始化成一个N维的评分向量；步骤二、抽离评论信息的共性表征在整个模型训练过程中，利用变分自编码器抽离出用户在辅助域和目标域上评论信息的共性表征，同时也抽离出物品在辅助域和目标域上的评论信息的共性表征；步骤三、学习用户和物品的嵌入表征在抽离了评论信息的共性表征之后，利用多个堆叠变分自编码器分别从用户和物品的视角同时在辅助域和目标域深度融合评论信息的共性表征和相应的评分向量，最终同时得到用户和物品在辅助域和目标域上的嵌入表征；步骤三中，在学习嵌入表征的步骤当中，堆叠了多个隐藏层以抽离更多语义信息，实现用户和物品表征的学习，并在此基础上，将步骤二中得到的评论信息的共性表征融合到用户和物品的表征学习过程中，将评论信息的共性表征和评分向量同时输入堆叠变分自编码器；步骤四、用户嵌入表征的跨域迁移最后利用多层感知机建立用户嵌入表征从辅助域到目标域的映射关系，该过程的真实值是目标域的用户嵌入表征，即将辅助域的用户嵌入表征向该用户在目标域的嵌入表征对齐；步骤四的详细步骤是：将用户在辅助域的嵌入表征作为多层感知机的输入，将用户在目标域上的嵌入表征作为该步的真值；并且，在多层感知机的每一个网络层都嵌入步骤二所提取的用户评论信息的共性表征，使得映射关系包含更多共性信息；步骤五、冷启动跨域推荐完成模型的训练以后，对于任一一个冷启动用户，利用多层感知机构建的映射关系将其在辅助域的嵌入表征向目标域进行映射，根据其目标域的嵌入表征，可以为其完成目标域上的推荐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国海洋大学 基于评论共性信息嵌入和迁移的跨域推荐方法及系统