【摘 要】
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为了向需求维度不同的买家科学地提供基于煤炭产品自身品质及其发售地区差异性推荐意见,文中提出了一种基于卷积神经网络与自然语言处理相结合的文本卷积推荐模型(text CNN r
【机 构】
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太原科技大学计算机科学与技术学院,山西省华晋焦煤集团,精英数智科技股份有限公司
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为了向需求维度不同的买家科学地提供基于煤炭产品自身品质及其发售地区差异性推荐意见,文中提出了一种基于卷积神经网络与自然语言处理相结合的文本卷积推荐模型(text CNN recommendation model,TCRM)。该模型由各字段单词特征生成嵌入向量,在不同尺寸的卷积核上做卷积和最大池化,再通过全连接层合并所有特征分别得出用户及煤炭产品特征矩阵,将用户特征和煤炭产品特征作为输入,经过全连接的方式进行计算以产生评分预测值。在特征矩阵维数为32,经过20次迭代后模型损失固定在1.0附近,准确率维持在0
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