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本发明提供了一种基于半监督因子分解机的物品推荐方法。该方法包括:构建“用户‑物品‑行为”三元组集合,抽取用户边特征集合和物品边特征集合,进而得到标记样本集合;通过有放回采样,得到两组“训练集‑验证集”划分;对两个训练集独立运用因子分解机,得到两个推荐模型;每个推荐模型标记一些未标记样本,交给对侧推荐模型;利用验证集对伪标记样本进行置信度评估,并依据评估结果更新模型参数和扩充训练集;重复该过程,直至收敛;线性融合两个更新后的推荐模型,用于线上物品推荐。本发明联合使用边信息与未标记数据,既提升了标记
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112256966 A
(43)申请公布日 2021.01.22
(21)申请号 202011146993.5
(22)申请日 2020.10.23
(71)申请人 北京
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