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公开(公告)号:CN119110102A
公开(公告)日:2024-12-10
申请号:CN202411127976.5
申请日:2024-08-16
Applicant: 东北大学
IPC: H04N21/2187 , H04N21/442 , H04N21/466 , H04N21/45
Abstract: 本发明提供了一种基于优化卷积与自增强序列去噪的直播推荐方法,涉及数据处理技术领域,本发明采用了自增强序列去噪技术,对用户交互数据进行去噪。另外,改进了其中的卷积层,替换了pytorch默认的卷积函数,提升了推荐的精准度。并且通过LSTM长短时记忆网络,处理用户行为序列,根据喜好变化预测观看偏好,本发明的推荐方法在测试中获得了较好的准确度,能够处理用户喜好变化与用户交互噪声,在Hit Ratio、NDCG、MRR指标下均有较好的表现。并且在进行卷积的改进后,推荐准确度提升明显,各指标均优于改进前。