摘要
本发明涉及推荐内容技术领域,公开了一种推荐内容确定方法,包括,构建双重表示模型,分别从内容特征和用户行为两个维度提取特征向量;基于双重表示模型,通过知识迁移和表示对齐实现对新内容和新用户的特征表示,构建冷启动适应网络;基于冷启动适应网络和多目标优化实现对新内容和新用户的个性化推荐,构建推荐内容确定系统,从而能够在用户行为数据不完全可靠的情况下,既快速又精确地实现新内容和新用户的推荐,本发明能够无缝集成到现有的推荐系统中,使得系统在处理冷启动和非冷启动场景时使用统一的框架,降低了系统的复杂度,提高了系统的可维护性和可扩展性加工无偏移,显著提升加工一致性,适用于高精度输电铁塔钢结构型材批量生产。
技术关键词
编码器
计算机可读指令
三维卷积神经网络
数据融合机制
对齐模块
兴趣
钢结构型材
训练语言模型
序列
输电铁塔
学习方法
推荐系统
时序特征
注意力机制
生成用户
参数
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识别岩石
卷积模块
深度神经网络
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深度强化学习方法
注意力机制
解码器
编码器
决策
数据对齐方法
多模态
跨模态图像
数据对齐系统
度量