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本发明涉及一种基于协同过滤与深度学习的多注意力推荐方法,属于自然语言处理中的推荐算法领域。本发明包括:输入层,词嵌入层,局部上下文注意力层,多头注意力融合层,相似注意力层,融合决策层。输入层将用户信息文本进行文本处理作为词嵌入层的输入,词嵌入层将数据转化为低维稠密的词向量数据,局部上下文注意力层挖掘向量局部特征与上下文特征,多头注意力融合层利用协同过滤中拆分的评分隐向量作为key融入多头注意力,挖掘浅层的评分向量与评论向量之间深层关联特征,相似注意力层运用欧式距离计算用户与物品之间的相似得分,融
(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 113792810 A
(43)申请公布日 2021.12.14
(21)申请号 202111102648.6
(22)申请日 2021.09.21
(71)申请人 昆明理工大学
地址
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