一种基于记忆网络的建筑领域内容多兴趣召回方法
摘要文本
本发明涉及个性化内容推荐技术领域，公开了一种基于记忆网络的建筑领域内容多兴趣召回方法，包括：通过专家构建专有词库和建筑子领域相关的兴趣点；通过专有词库对用户浏览的建筑内容文本进行分词，得到嵌入向量；采用记忆网络预测用户对建筑内容文本的喜好程度，记忆网络包括多个记忆单元；每个记忆单元具有一个状态向量；对记忆网络的训练：将用户的每个兴趣点作为一个召回通路；在第i个召回通路中，筛选出多个最大余弦相似度对应的待召回的建筑内容文本；将所有召回通络中筛选出的建筑内容文本进行排序、去重，得到针对所述用户的召回结果。通过多路召回的方式，同时考虑用户的多种兴趣，满足用户的多元化需求。
申请人信息
- 申请人:中国科学技术大学
- 申请人地址:230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号
- 发明人: 中国科学技术大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于记忆网络的建筑领域内容多兴趣召回方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410055579.5 |
| 申请日 | 2024/1/15 |
| 公告号 | CN117573856A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06F16/335 |
| 权利人 | 中国科学技术大学 |
| 发明人 | 胡少云; 翁清雄; 陈远方; 马洪栋 |
| 地址 | 安徽省合肥市包河区金寨路96号 |
专利主权项内容
1.一种基于记忆网络的建筑领域内容多兴趣召回方法，包括以下步骤：步骤一：通过专家构建建筑领域的专有词库、建筑子领域和建筑子领域相关的兴趣点；步骤二：通过专有词库对用户U当前浏览的建筑内容文本进行分词，将分词结果输入到BERT预训练模型，得到建筑内容文本的嵌入向量；步骤三：采用记忆网络预测用户U对建筑内容文本的喜好程度，记忆网络包括多个记忆单元；每个记忆单元具有一个状态向量，代表用户U的一个兴趣点；在用户U浏览建筑内容文本时，能够通过门控机制更新记忆单元的状态向量，实现对记忆网络的训练，具体包括：所述门控机制为第个记忆单元引入重置门/>和更新门/>：
；
；其中，表示记忆网络中记忆单元的总数，/>表示激活函数；/>表示第/>个记忆单元的状态向量，/>表示与第/>个记忆单元相关的兴趣文本嵌入向量，/>、/>、/>、/>、/>和/>均为权重矩阵；计算第个记忆单元的候选更新状态向量/>：/>；结合更新门得到第个记忆单元的新的状态向量/>：/>；/>代表Hadamard乘积，/>和/>为权重矩阵；通过/>对/>进行更新；步骤四，将用户U的每个兴趣点作为一个召回通路，即每个记忆单元对应一个召回通路；对于第个召回通路，计算给定的/>个待召回的建筑内容文本的嵌入向量/>与第/>个记忆单元的状态向量/>的余弦相似度/>：
，/>；在第个召回通路中，筛选出最大的N个余弦相似度/>对应的待召回的建筑内容文本；将所有召回通络中筛选出的建筑内容文本进行排序、去重，得到针对所述用户U的召回结果。