【摘 要】
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服务需求预测是实现主动服务推荐的重要基础.如何实现用户服务需求的动态预测已经成为智能服务领域亟需解决的关键问题之一.针对这一问题,本文构建了一种注意力机制增强的深度交互神经网络模型(Attention Mechanism Enhanced Deep Interaction Network,AM EDIN),并基于AM EDIN提出了一种情景感知的服务需求动态预测方法.该方法首先通过AM EDIN模型的交互单元,自适应地捕获不同场景和服务需求之间的交互关系,从而显式的建模不同场景对服务需求的影响;之后,合并
【机 构】
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河南理工大学计算机科学与技术学院,烟台大学计算机与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61872126)资助,国家自然科学基金项目(61772159)资助,河南省科技攻关项目(182102310946)资助,河南省重点研发项目(20A520014)资助。
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服务需求预测是实现主动服务推荐的重要基础.如何实现用户服务需求的动态预测已经成为智能服务领域亟需解决的关键问题之一.针对这一问题,本文构建了一种注意力机制增强的深度交互神经网络模型(Attention Mechanism Enhanced Deep Interaction Network,AM EDIN),并基于AM EDIN提出了一种情景感知的服务需求动态预测方法.该方法首先通过AM EDIN模型的交互单元,自适应地捕获不同场景和服务需求之间的交互关系,从而显式的建模不同场景对服务需求的影响;之后,合并
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