公开(公告)号：CN112184341B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202011244627.3

申请日：2020-11-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王庆先 ,  张仁建 ,  李昊杰 ,  黄庆 ,  常奥

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q30/06 ,  G06F16/36 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于档案网络的美食推荐方法，本方法结合了实体之间的关系本身包含的信息，引入了档案网络分别处理用户长期兴趣和用户评论数据，并通过改进后的LSTM序列模型将用户短期兴趣融合，最终通过上下文来确定他们的重要程度，因此本方法容纳了大量的关联信息和隐藏语义，使得学习得到的用户表示质量更佳，美食推荐结果更准确，具备部署可行性和卓越的推荐效果。

公开(公告)号：CN112184341A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011244627.3

申请日：2020-11-10

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王庆先 ,  张仁建 ,  李昊杰 ,  黄庆 ,  常奥

IPC: G06Q30/02 ,  G06Q30/06 ,  G06F16/36 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于档案网络的美食推荐方法，本方法结合了实体之间的关系本身包含的信息，引入了档案网络分别处理用户长期兴趣和用户评论数据，并通过改进后的LSTM序列模型将用户短期兴趣融合，最终通过上下文来确定他们的重要程度，因此本方法容纳了大量的关联信息和隐藏语义，使得学习得到的用户表示质量更佳，美食推荐结果更准确，具备部署可行性和卓越的推荐效果。