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通用个性化推荐方法、推荐系统及训练方法

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本发明公开了通用个性化推荐方法、推荐系统及训练方法，包括获取用户对象数据；根据用户对象数据获取待推荐的物品对象数据以及场景对象数据；将所述用户对象数据、物品对象数据以及场景对象数据分别映射为向量；将所有向量拼接后作为输入特征；使用排序模型基于所述输入特征对推荐结果进行打分并基于得分排序。在训练的过程中，本发明根据专家经验和业务规则确定对象之间的关系并转化为向量之间的关系，向量距离表征知识和经验，在推荐过程中自动化实现业务规则、人工经验的通用化，无需在不同的推荐场景定制化不同的业务规则。本发明能够解决推荐系统因为画像系统模块造成的低通用性和低扩展性。

著录项

公开/公告号CN113946745A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-18

原文格式PDF
申请/专利权人同济大学;
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申请/专利号CN202111018715.6
发明设计人李莉;祁斌川;林国义;
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申请日2021-09-01
分类号G06F16/9535(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32224 南京纵横知识产权代理有限公司;
代理人朱远枫
地址 200092 上海市杨浦区四平路1239号
入库时间 2023-06-19 13:57:16

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