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基于双重生成对抗网络的评分预测方法
发布时间: 2023-05-23
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
实用新型专利
行业领域：
制造业,其他制造业
成果介绍
本发明公开了基于双重生成对抗网络的评分预测方法，主要涉及深度学习领域；包括步骤：S1、将样本分为用户喜欢的样本、未购买的样本和用户不喜欢的样本三种类型；S2、使用两个GAN，第一个GAN的G为负样本生成器，第二个GAN的G为正样本生成器，负样本生成器用于生成高质量的负样本；S3、将负样本生成器生成的样本作为额外的标记数据输入到正样本生成器中，
成果亮点
并随机选取一些未购买的样本作为输入输入到负样本生成器中以生成正样本；S4、第二个GAN输入用户喜欢的购买向量并要求在第一个GAN生成的负样本元素上生成接近0的输出，并将随机采样的未购买向量尽可能生成x(0＜x＜1)；本发明能够提高模型对推荐预测的精度和模型的泛化力。
团队介绍
学校现有哲学、经济学、法学、文学、历史学、理学、工学、管理学、艺术学九个学科门类，涵盖了高级专门人才培养和科学研究的主要领域。现有3个国家双一流建设学科（马克思主义理论、化学、计算机科学与技术）、3个自治区“十四五”优势学科振兴工程建设学科（数学、中国语言文学和机械工程），6个自治区“十四五”特色学科创新工程建设学科（法学、地理学、生物学、生态学、电气工程和化学工程与技术）；4个学科（化学、工程学、材料学、工程博士专业学位授权类别，37个硕士学位授权一级学科、18个硕士专业学位授权类别，环境与生态学）进入ESI全球前1%。有14个博士学位授权一级学科、1个12个博士后科研流动站。学校现有95个本科专业，74个本科招生专业；38个国家级一流本科专业建设点，15个自治区级一流本科专业建设点。
成果资料
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