多特征注意力融合表示用户兴趣的专题知识推荐方法

本发明公开了一种多特征注意力融合表示用户兴趣的个性化专题知识推荐方法，属于专题知识推荐技术领域。针对目前专题知识推荐系统忽略专题类别、子类别等信息在用户兴趣细粒度匹配中的作用的问题，本发明根据不同的编码策略对专题的标题、摘要、类别、子类别建模，学习其特征表示；进而通过注意力机制融合不同特征表示实现候选专题的表示，并通过多头自注意力机制学习用户点击专题内容的相关性，建模用户兴趣表示；最后计算对候选专题的预测评分，生成候选专题的推荐列表。本发明融合多特征学习用户点击专题的兴趣偏好，并从多特征语义关联方面计算了用户和候选专题的相似性，提高专题推荐的准确性，在个性化专题推荐系统方面可以提供主要应用。