一种增强协同推荐系统鲁棒性的方法[CN202010008223.8] - 浙江工业大学

专利申请

2020-01-06
公布公告

2022-07-26
授权日期

2022-07-26
终止

2032-07-23

一种增强协同推荐系统鲁棒性的方法

* 专利信息仅供参考，不具有法律效力。有效专利

注册号： CN202010008223.8 申请日期： 2020-01-06 专利主类别： G06F16/9536 {{ classMap["G06F16/9536"] }}

申请人名称：浙江工业大学

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申请人地址：浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号

专利分类项目

G06F16/9536 :

G06Q30/06 : 购买、出售或租赁交易

专利注册信息

初审公告期号	2020-01-06	初审公告日期	2022-07-26
注册公告期号	2022-07-26	注册公告日期	2022-07-26
专用权期限	2022-07-26 - 2032-07-23	专利类型	发明授权
代理组织机构	杭州斯可睿专利事务所有限公司查看该机构代理的所有专利

专利介绍

一种增强协同推荐系统鲁棒性的算法，随着用户生成的内容平台的日益普及，大量的用户行为数据不断地以不断增加的规模生成。研究具有流数据输入的推荐系统是很重要的。一方面，必须克服用户生成的内容推荐系统挑战，例如处理大型稀疏数据集。另一方面，存在一些新的挑战，例如需要基于三元动力学对内容进行建模。用户生成内容推荐的最新进展侧重于探索消费者，项目及其生产者之间的三元关系，以提高推荐绩效。然而，迄今为止，还没有努力研究用户生成的内容表示的稳定性及其对推荐性能的影响。本发明中提出了一种名为“消费者和生产者推荐的对抗性训练”的新颖解决方案，这是一种用对抗性训练使模型更健壮，更通用的推荐系统。

法律进度