| 专利号 | 202211213108X | 申请日 | 2022-09-30 | 专利名称 | 一种基于特征的序列推荐数据增强方法 |
| 授权日 | 2025-08-19 | 专利权人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) | 发明人 | 杨振宇;马凯洋;徐保杰;刘小玉 |
| 主分类号 | G06F16/2457 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明属于序列推荐技术领域，尤其涉及一种基于特征的序列推荐数据增强方法，包括以下步骤：对获取的原始用户序列进行预处理，将原始用户序列的所有项目映射到高维空间；利用K‑means聚类算法对预处理后的所有项目进行聚类，得到所有项目的嵌入分布；通过计算用户序列中的目标项目与聚类后簇心的距离，得到空间分布损失；对空间分布损失进行反向传播，得出嵌入每个维度梯度值；利用嵌入每个维度的梯度值，基于dropout的方法进行数据增强。该方法将项目的特征选择过程类比到项目嵌入空间中，求出项目嵌入每个维度的重要性排名，利用这个重要度进行嵌入级的数据增强过程。本发明通过向量层面的增强方法来保留序列的语义和结构，能够生成质量更高的增强数据。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
