龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：北京有竹居网络技术有限公司;脸萌有限公司
申请日：2022-01-27
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN114491261B
主分类号：G06F16/9535
分类号：G06F16/9535;G06F18/22
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.14#授权;2022.05.31#实质审查的生效;2022.05.13#公开
摘要：本公开提供了一种用于获得推荐解释的方法、设备和计算机可读介质。该方法包括：利用推荐模型生成推荐物品；计算该多个解释物品与推荐物品的近似程度；从该多个解释物品中获取预定数量的解释物品，该预定数量的解释物品与推荐物品的近似程度大于其他解释物品与推荐物品的近似程度，其中，预定数量的解释物品作为推荐物品的推荐解释；和输出该预定数量的解释物品的标识信息。
主权项：1.一种用于获得推荐解释的方法，包括：利用推荐模型生成推荐物品；计算多个解释物品与所述推荐物品的近似程度，其中，计算所述多个解释物品与所述推荐物品的近似程度包括：利用反事实近似度表征所述多个解释物品与所述推荐物品的近似程度；从所述多个解释物品中获取预定数量的解释物品，所述预定数量的解释物品与所述推荐物品的近似程度大于其他解释物品与所述推荐物品的近似程度，其中，所述预定数量的解释物品作为所述推荐物品的推荐解释；和输出所述预定数量的解释物品的标识信息；所述方法还包括：在计算所述多个解释物品与所述推荐物品的近似程度之前，从训练集合中删除所述多个解释物品的至少一部分，利用所述训练集合中剩余的物品训练所述推荐模型，其中，在新的反事实的排序中，如果所述推荐物品不能保持原来的首位，则代表被删除的解释物品是反事实的，或者，在从训练集合中删除解释物品并重新训练推荐模型后，如果所述推荐物品依然保持首位，则表明被删除的解释物品对所述推荐物品不重要；计算每次训练过程中的推荐模型的损失函数值；和将损失函数值最小的推荐模型确定为训练后的推荐模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京有竹居网络技术有限公司;脸萌有限公司 用于获得推荐解释的方法、设备和计算机可读介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号