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一种基于时间特征的对抗性扰动协同过滤推荐方法，利用LSTM时间网络将产品的时间特征融入评价体系中，并加入对抗性学习，通过破坏目标函数并构建使BPR损失最大的扰动，特征采集阶段是将产品数据集输入到CNN和LSTM时间网络，分别提取产品的CNN特征和时间特征，拼接两种特征获得新的关于产品时间特征的矩阵，用于构成TCFA模型；模型训练阶段，采用SGD学习算法首先进行模型参数的学习，获得最佳的模型参数使模型性能达到最佳，然后在模型参数处加入对抗性扰动，得到新的对抗性模型ATCFA，通过扰动使模型性能尽可
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 116955845 A
(43)申请公布日 2023.10.27
(21)申请号 202310773749.9
(22)申请日 2023.06.28
(71)申请人 浙江工业大学
地址 310006
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