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申请/专利权人：广州番禺职业技术学院
摘要：本发明提供一种基于注意力机制和候选感知的信息推荐方法，包括：利用多头自注意层、多重卷积网络和长短期兴趣融合模块构建用户兴趣编码器，获取用户的兴趣特征；获取信息特征；构建点击预测模块，计算用户对候选信息的点击概率分数并进行模型训练；衡量推荐结果并对比推荐结果与真实用户点击结果来评价信息推荐方法的性能。本发明在用户兴趣特征中融入候选信息，利用融合候选信息的多头自注意力机制和融合候选信息的多重卷积神经网络分别捕获了用户的长短期兴趣。通过候选感知注意力网络融合长短期用户兴趣，并将用户的长短期兴趣加权融合，获得更加准确可靠的用户兴趣表征，更准确的对用户和候选信息进行匹配，为用户提供更准确的信息推荐。
主权项：1.基于注意力机制和候选感知的信息推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、利用一个融合候选感知的多头自注意层、一个融合候选信息感知的多重卷积网络和一个长短期兴趣融合模块构建用户兴趣编码器，获取用户的兴趣特征；步骤S2、使用一个基于注意力机制的多视图信息编码器，获取信息特征；步骤S3、构建点击预测模块，计算用户对候选信息的点击概率分数并进行模型训练；步骤S4、衡量推荐结果并对比推荐结果与真实用户点击结果来评价信息推荐方法的性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州番禺职业技术学院 基于注意力机制和候选感知的信息推荐方法
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