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申请/专利权人：深圳太极数智技术有限公司
摘要：本申请提供了一种结合深度学习和协同过滤的推荐方法。本申请中，可以通过融合协同过滤、深度学习推荐方法构建混合推荐方法，综合二者推荐技术方法的优势，可以克服单一方法的局限性，提高推荐的准确性和个性化程度。
主权项：1.一种结合深度学习和协同过滤的推荐方法，其特征在于，包括：汇集数据，所述数据包括用户画像数据、推荐目标画像数据、用户行为数据；构建用户及推荐目标标签体系，所述标签体系包括所述用户或所述推荐目标的多种标签大类；结合汇集的所述数据及构建的所述标签体系，进行所述用户及所述推荐目标的标签标记；应用协同过滤算法进行目标的推荐召回，其中所述用户之间相似度矩阵、所述推荐目标之间相似度矩阵以及所述用户对所述推荐目标的偏好矩阵基于所述用户对所述推荐目标的浏览行为确定；应用深度学习算法进行目标的推荐召回，其中所述深度学习算法的输入包括所述协同过滤算法的推荐结果、所述用户的特征以及候选推荐目标的特征，所述用户的特征以及所述候选推荐目标的特征基于汇集的所述数据以及所述标签体系确定；基于所述协同过滤算法和所述深度学习算法的推荐结果，计算候选推荐目标的综合推荐度，所述综合推荐度基于下式确定： 其中，所述rk表示所述综合推荐度，所述表示用户i应用所述协同过滤算法得到的第k个候选推荐对象的推荐度；所述表示用户i应用所述深度学习算法得到的第k个候选推荐对象的推荐度；所述α为超参数，取值为0-1，默认取值0.5；根据所述综合推荐度对所述候选推荐目标进行排序，基于排序结果确定最终推荐目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳太极数智技术有限公司 结合深度学习和协同过滤的推荐方法
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