[发明专利]一种基于时间特征的对抗性扰动协同过滤推荐方法在审
| 申请号： | 202310773749.9 | 申请日： | 2023-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN116955845A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 吴哲夫;陈泊宇 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/04;G06N3/094 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 吴昌榀 |
| 地址： | 310006 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 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能降低，再进行对抗性学习，使得模型性能达到最佳后，记录产生的推荐结果。本发明提高精度和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时间 特征 对抗性 扰动 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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