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一种基于审美特征和对抗性学习的协同过滤推荐方法,利用美学网络将审美特征融入评价体系中,并通过对抗性学习提高推荐精度和鲁棒性,本方法可以分为两个阶段:特征采集阶段和模型训练阶段。特征采集阶段输入产品数据集到CNN和审美网络,分别提取产品的CNN特征和审美特征,拼接两种特征获得新的特征矩阵,用于构成CFA模型;模型训练阶段,采用SGD学习算法首先进行模型参数的学习使模型性能达到最佳,然后在模型参数处加入对抗性扰动构成ACFA模型,并使模型性能尽可能降低进行对抗性学习。本发明能提高推行系统的推荐精度和
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114065025 A
(43)申请公布日 2022.02.18
(21)申请号 202111305777.5
(22)申请日 2021.11.05
(71)申请人 浙江
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