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本发明涉及一种基于双重一致性自集成学习的个性化推荐方法,该方法包括:构建并训练双重一致性平均教师模型,包括学生子网络模块和教师子网络模块,所述的学生子网络模块和教师子网络模块输入参观者属性数据矩阵并输出文物种类的推荐权值矩阵,训练过程中通过双重一致性损失函数、教师子网络交叉熵损失函数、学生子网络交叉熵损失函数对所述的学生子网络模块和教师子网络模块进行优化;获取参观者属性数据矩阵输入至训练好的双重一致性平均教师模型,获取文物种类的推荐权值,按推荐权值由大到小依次推荐。与现有技术相比,本发明提升了网
(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 113806632 A
(43)申请公布日 2021.12.17
(21)申请号 202110990047.7
(22)申请日 2021.08.26
(71)申请人 上海
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