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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于数据增强与表征对齐的购物篮推荐方法及系统，包括：将购物篮数据嵌入表征输入到降噪自编码器及变分自编码器进行数据增强得到两种更具鲁棒性的购物篮嵌入表征，基于自编码器的解码器完成对两种重构购物篮表征对齐，并且与原来的购物篮嵌入表征构成三组正样本对，基于预设数量K抽出与用户购物篮不相关的项目，与三组购物篮嵌入表征构成3*K组负样本，通过对比学习，最大化正样本对的相似性，最小化负样本对的相似性，完成模型的训练。本发明利用自编码器对购物篮的嵌入表征进行数据增强，进而构建对比学习，用来优化购物篮的嵌入表征，从而提升下一个购物篮推荐任务的效果。
主权项：1.一种基于数据增强与表征对齐的购物篮推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户购物篮序列数据，对所述用户购物篮序列数据进行预处理，生成项目嵌入表征及购物篮嵌入表征；构建降噪自编码器及变分自编码器生成两种自编码器的购物篮增强，获取重构购物篮嵌入表征，将两种重构购物篮嵌入表征对齐；获取购物篮嵌入表征、降噪自编码器与变分自编码器的重构购物篮嵌入表征构建正样本对，随机选取与用户不相关的项目与三种购物篮嵌入表示构成负样本对，利用所述正样本对及负样本对进行自编码器的对比学习；根据用户原始的购物篮嵌入表征以及两种自编码器的重构购物篮嵌入表征生成三组购物篮嵌入表征序列，分别做序列编码，利用多层感知机将用户偏好表征向量映射到概率空间，得到每个项目在用户的下一个购物篮的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 基于数据增强与表征对齐的购物篮推荐方法及系统
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