发明专利已授权

融合信任不信任关系和注意力机制深度推荐方法及系统

📄 申请号：CN202010054560.0 📄 发布日：2026/07/31

著录项目信息

申请日

2020-01-17

公开号

CN111241423B

公开日

2023-07-25

申请人

江西财经大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9536

IPC 分类号

G06F16_9536

技术画像

所属领域

推荐系统推荐系统深度学习注意力机制

应用场景

个性化推荐, 商品推荐, 内容推荐, 社交网络推荐, 在线服务推荐

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种融合信任不信任关系和注意力机制深度推荐方法及系统。首先，建立用户信任网络与不信任网络，通过现有的用户评分和社交关系，预测用户间信任关系与不信任关系，使运用到融合信任不信任社交关系和注意力机制的深度推荐模型(TDA_DRM)中的信任值和不信任值更为精准可靠。然后，以深度学习方法为基础，融合注意力机制，不仅考虑了传统方法中用户评分信息对推荐结果的影响，还充分挖掘用户社交行为，为用户选择固定有影响力的社交关系，使评分结果更为精确。最后，将用户信任不信任关系和注意力机制融合到推荐模型中，使得推荐结果可解释性更强。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230725

✅ 授权

20200630

?? 实质审查的生效：

20200605

📄 公开

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