一种基于改进型深度兴趣网络的电力物资商品推荐方法和装置

本发明公开了一种基于改进型深度兴趣网络的电力物资商品推荐方法和装置。该方法解决了电力物资推荐系统中由于新物品缺乏足够的交互数据或者因为长尾效应而导致的商品推荐不准确的问题。通过引入实例注意力机制和通道注意力机制，本发明实现了增强特征表达，使得推荐系统能够在少量样本的情况下也能做出准确的商品推荐，尤其适用于电力物资这类具有专业特性的商品推荐场景，并通过使用柯西损失动态地调整训练过程的平滑度，达到增强模型捕捉高维不完备数据的深层特性的能力，从而进一步赋予模型更强表征能力以及鲁棒性。