[发明专利]一种基于评论文本的深度学习推荐方法在审
| 申请号： | 202011001987.0 | 申请日： | 2020-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN112131469A | 公开（公告）日： | 2020-12-25 |
| 发明（设计）人： | 吴国栋;李方;查志康;涂立静;李景霞;王伟娜 | 申请（专利权）人： | 安徽农业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 | 代理人： | 余成俊 |
| 地址： | 230036 安徽*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于评论文本的深度学习推荐方法，运用BERT模型得到用户和物品语义特征和特征向量矩阵；运用BLSTM模型，结合CNN对向量矩阵进行卷积、最大池化和全连接操作，分别得到用户特征和物品特征的最终表示；通过MLP全连接网络将得到的用户特征和物品特征表示的拼接作为输入，运用Top‑N排序，生成推荐列表。本发明运用BERT模型进行词嵌入特征提取，避免了一词多义的失配问题，BLSTM模型避免了单向LSTM无法获取从后向前的语义信息和对句子的表述缺乏完整性的问题，分别从正向和逆向进行句子的语义编码，获得更精准的句子向量表示，获得更精确的隐表示，通过CNN提取局部语义特征，进行有效的推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 评论 文本 深度 学习 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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