发明 抗稀疏的云网络成对互动评比电商推送方法（电子商务 电商 网购 购物平台）
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G06Q30/0601 G06N3/0455 G06N3/082 G06N3/084
摘要：本申请的抗稀疏的云网络成对互动评比电商推送方法，解决反馈矩阵稀疏，导致隐式反馈推荐性能显着下降的问题。利用一种称为层叠减噪自编码器的云网络模型，提取项目内容的深层特征,集成到隐式反馈的成对互动评比模型中，并且允许两者之间进行双向交互，对辅助数据提取的特征可以提高对隐式反馈矩阵互动评比模型的预测能力,对隐式反馈矩阵的互动评比模型又可以反过来指导辅助数据的特征学习。互动云网络评比提高了电商推荐算法的性能，而且采用成对评比作为优化目标降低了算法的时间复杂度。采用云网络方法比主题模型能够更好地获取项目辅助数据的特征，有效减轻数据稀疏性的影响。商品推送结果更加精确，电商推送算法实用高效。
