成果介紹
本發(fā)明適用計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種推薦方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:獲取用戶的歷史評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)、待評(píng)分物品以及待評(píng)分物品的文本內(nèi)容,根據(jù)用戶的歷史評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)、待評(píng)分物品以及待評(píng)分物品的文本內(nèi)容,對(duì)預(yù)設(shè)的棧式降噪自編碼器和預(yù)設(shè)的概率矩陣分解模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到用戶特征矩陣、物品特征矩陣以及對(duì)應(yīng)的物品隱藏特征和用戶隱藏特征,根據(jù)用戶特征矩陣、物品特征矩陣以及對(duì)應(yīng)的物品隱藏特征和用戶隱藏特征,計(jì)算用戶對(duì)待評(píng)分物品的預(yù)測(cè)評(píng)分,根據(jù)預(yù)測(cè)評(píng)分生成推薦列表,并向用戶輸出推薦列表,從而在向用戶推薦物品時(shí)結(jié)合物品特征和用戶特征,有效地提高了推薦的準(zhǔn)確率,進(jìn)而提高了物品的推薦效率。
成果應(yīng)用案例介紹
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