摘要
本发明提供一种基于变分自监督编码与动态伪重叠判定的跨域推荐方法,本发明设计了变分自监督编码模块优化边缘用户、项目特征表示,并采用最大化互信息策略对不同的边缘用户、项目特征表示进行区分,有效缓解边缘用户信息不足问题,从而减少源域与目标域间数据稀疏性差异,缓解负迁移问题;其次,针对用户部分重叠推荐场景,在动态伪重叠判定模块中,提出动态伪重叠判定机制,对两域重叠用户与非重叠用户聚类获取伪重叠用户集,能够最大化重叠用户面积,有效连接源域与目标域,从而提升跨域推荐性能,最后,在特征重构与推荐模块中,能够输出更加准确的源域、目标域的预测交互评分,最终实现跨域推荐。
技术关键词
推荐方法
节点
编码模块
推理网络
邻域
动态
模糊C均值聚类算法
重构
跨域推荐系统
项目特征
生成用户
线性变换矩阵
邻居
概念
变量
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