摘要
本发明公开了一种面向多媒体的生成式泛化冷启动推荐方法,包括:1.利用用户和产品的交互记录构建评分矩阵;2.通过独热编码方式构造输入层,并结合产品的多媒体特征,将用户、产品映射到不同的嵌入空间;3.通过贝叶斯排序损失函数优化用户、产品嵌入;4.构建生成式神经网络,包括:先验神经网络、编码器、解码器;5.构建均匀性增强的条件变分自编码器,用于使原始变分自编码器的潜在空间更加均匀和可区分;6.基于聚类的新产品嵌入生成方法得到新产品生成嵌入;7.通过向量点积的方式预测用户对新产品的喜爱程度。本发明能够利用产品的多媒体信息为新产品做出推荐,从而能缓解推荐系统中的冷启动问题。
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