一种基于多源异构数据融合的个性化推荐方法

本发明公开了一种基于多源异构数据融合的个性化推荐方法，属于个性化推荐技术领域，包括：采集与用户相关联的多个异构数据源信息，形成多源原始数据集；构建跨域特征对齐与融合网络，通过特征提取层，分别从多源原始数据集中提取各数据源对应的原始特征，得到私有特征向量集；通过跨域对齐层，将不同数据源的原始特征映射到一个共享语义空间，得到对齐后的共享语义特征集；通过特征融合层，对共享语义特征集中不同数据源的特征，生成反映用户潜在偏好的跨域融合特征向量；基于跨域融合特征向量，训练并生成深度学习推荐模型；计算当前用户的跨域融合特征向量的信息熵，根据信息熵与预设阈值的比较结果，执行匹配的推荐策略。