申请/专利权人：中国科学技术大学

申请日：2021-10-25

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN113962156B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F17/16;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2022.02.15#实质审查的生效;2022.01.21#公开

摘要：本发明公开了一种基于矩阵分解模型的剪枝方法，包括：获取目标矩阵分解模型的模型结构数据，其中，模型结构数据包括多个矩阵参数；多个矩阵参数的每一行分别对应一个目标用户或一个目标物品；根据多个矩阵参数确定目标矩阵分解模型中可被剪枝的第一矩阵参数；利用基于第一矩阵参数生成的第二矩阵参数更新矩阵集合；以及通过评价指标确定矩阵集合中的目标矩阵参数。本公开提供的基于矩阵分解模型的剪枝方法能够在保证模型性能的同时，减少表征矩阵的参数量，从而有效地降低模型能耗，并且加快推理速度。

主权项：1.一种基于矩阵分解模型的剪枝方法，包括：获取目标矩阵分解模型的模型结构数据，其中，所述目标矩阵分解模型通过目标用户的历史行为数据，预测所述目标用户可能感兴趣的目标物品，所述模型结构数据包括多个矩阵参数；所述多个矩阵参数的每一行分别对应一个所述目标用户或一个所述目标物品；根据所述多个矩阵参数确定所述目标矩阵分解模型中可被剪枝的第一矩阵参数；利用基于所述第一矩阵参数生成的第二矩阵参数更新矩阵集合；以及通过评价指标确定所述矩阵集合中的目标矩阵参数；其中，所述根据所述多个矩阵参数确定所述目标矩阵分解模型中可被剪枝的第一矩阵参数包括：根据预设规则将所述多个矩阵参数进行排序，其中，所述预设规则为所述多个矩阵参数的绝对值；确定所述多个矩阵参数的绝对值最小的矩阵参数为所述第一矩阵参数，其中，所述第一矩阵参数包括第一掩蔽矩阵和第一表征矩阵；其中，所述利用基于所述第一矩阵参数生成的第二矩阵参数更新矩阵集合包括：将所述第一掩蔽矩阵对应位置的元素设置为0，得到第二掩蔽矩阵；利用所述第二掩蔽矩阵和表征矩阵生成所述第二矩阵参数；利用所述第二矩阵参数更新矩阵集合；其中，所述通过评价指标确定所述矩阵集合中的目标矩阵参数包括：根据所述第二矩阵参数，采用所述第一关系模型，得到所述第二矩阵参数的评价指标，其中，所述第一关系模型为： 其中，Tu表示用户在测试集上的行为列表；Ru表示根据用户在训练集上的行为给用户作出的推荐列表；|·|表示列表长度；其中，所述通过评价指标确定所述矩阵集合中的目标矩阵参数还包括：根据所述第二矩阵参数，采用所述第二关系模型，得到所述第二矩阵参数的评价指标，其中，所述第二关系模型为： 其中，|REL|表示测试集物品列表的前K个；rel_i表示K个物品中第i个物品在物品列表中的排序。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 基于矩阵分解模型的剪枝方法、装置、设备、存储介质

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