全球数字财富领导者

四川长虹申请基于影视知识图谱多轮影视推荐方法专利,实现根据用户行为进行准确的影视内容推荐

2024-02-12 04:20:24
金融界
金融界
关注
0
0
获赞
粉丝
喜欢 0 0收藏举报
— 分享 —
摘要:金融界2024年2月8日消息,据国家知识产权局公告,四川长虹电器股份有限公司申请一项名为“基于影视知识图谱多轮影视推荐方法“,公开号CN117520659A,申请日期为2023年11月。专利摘要显示,本发明基于影视知识图谱多轮影视推荐方法,涉及影视推荐技术领域,通过构建影视知识图谱,并在影视知识图谱中增加影视的影响力、关键导演、关键演员以及影视之间的相似关系,再将影视知识图谱转换为邻接矩阵和特征矩阵,利用邻接矩阵和特征矩阵以及用户特征矩阵来训练GCN模型,利用已训练的GCN模型得到个性化推荐候选集,再利用DQN模型运算得到个性化推荐候选集中每部影视的Q值,进行降序排列,选择前K部影视推荐给用户,得到用户的观影时长反馈,优化GCN模型和DQN模型,利用优化后的GCN模型和DQN模型对用户进行下一轮影视推荐,以此,在多轮推荐后,实现根据用户行为进行准确的影视内容推荐,解决了影视推荐准确度低的问题,本发明适用于影视推荐。

金融界2024年2月8日消息,据国家知识产权局公告,四川长虹电器股份有限公司申请一项名为“基于影视知识图谱多轮影视推荐方法“,公开号CN117520659A,申请日期为2023年11月。

专利摘要显示,本发明基于影视知识图谱多轮影视推荐方法,涉及影视推荐技术领域,通过构建影视知识图谱,并在影视知识图谱中增加影视的影响力、关键导演、关键演员以及影视之间的相似关系,再将影视知识图谱转换为邻接矩阵和特征矩阵,利用邻接矩阵和特征矩阵以及用户特征矩阵来训练GCN模型,利用已训练的GCN模型得到个性化推荐候选集,再利用DQN模型运算得到个性化推荐候选集中每部影视的Q值,进行降序排列,选择前K部影视推荐给用户,得到用户的观影时长反馈,优化GCN模型和DQN模型,利用优化后的GCN模型和DQN模型对用户进行下一轮影视推荐,以此,在多轮推荐后,实现根据用户行为进行准确的影视内容推荐,解决了影视推荐准确度低的问题,本发明适用于影视推荐。

敬告读者:本文为转载发布,不代表本网站赞同其观点和对其真实性负责。FX168财经仅提供信息发布平台,文章或有细微删改。
go