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本发明公开了基于深度学习的神经协同过滤推荐模型优化系统。本发明中，先进行数据的处理，收集相关数据集，并对目前现有的数据集进行清洗、打标签等一系列的数据处理，使之适合于推荐系统问题；为以后的实验提供优质的数据；步骤S1中，首先对国内外现有的各种预处理方法进行分析和比较，了解各自的优缺点以及适用场景，并选择合适的方法对实验数据进行预处理，提出对NCF模型进行改进方法，以提高推荐的准确率，引入更多特征增加传统NCF模型的表达能力，引入注意力机制以提升推荐准确率，从而使得过滤推荐的准确性得到了极大的提高，为使用者带来了更多的便利。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202111025375.X
Filing Date： 2021-09-02
Publication Date： 2021-11-30
Pub. No.： CN113722596A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 驳回
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