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申请/专利权人：山西大学;北方自动控制技术研究所
摘要：本发明公开了一种多特征注意力融合表示用户兴趣的个性化专题知识推荐方法，属于专题知识推荐技术领域。针对目前专题知识推荐系统忽略专题类别、子类别等信息在用户兴趣细粒度匹配中的作用的问题，本发明根据不同的编码策略对专题的标题、摘要、类别、子类别建模，学习其特征表示；进而通过注意力机制融合不同特征表示实现候选专题的表示，并通过多头自注意力机制学习用户点击专题内容的相关性，建模用户兴趣表示；最后计算对候选专题的预测评分，生成候选专题的推荐列表。本发明融合多特征学习用户点击专题的兴趣偏好，并从多特征语义关联方面计算了用户和候选专题的相似性，提高专题推荐的准确性，在个性化专题推荐系统方面可以提供主要应用。
主权项：1.多特征注意力融合表示用户兴趣的个性化专题知识推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，利用编码器对专题标题、专题摘要的文本内容建模，学习专题标题、专题摘要的特征表示；步骤S2，基于多层感知器对专题类别、专题子类别的内容建模，分别学习专题类别、专题子类别的特征表示；步骤S3，通过注意力机制融合专题标题、专题摘要、专题类别、专题子类别的特征表示，建模候选专题表示；步骤S4，根据步骤S1～步骤S3，同样地融合用户点击的历史专题内容，建模点击专题内容的表示，利用多头自注意力学习点击专题内容间的相关性，建模用户兴趣表示；步骤S5，根据学习到的候选专题表示和用户兴趣表示，计算用户对候选集专题的评分，根据评分高低进行排序，生成候选专题的推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山西大学 北方自动控制技术研究所 多特征注意力融合表示用户兴趣的专题知识推荐方法
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