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摘 要:本发明公开了基于时态图转换器和偏好波动的智能程序推荐方法。对用户、程序和用户的历史互动行为进行数据清洗和预处理,构建用户‑程序行为关系图;应用行为感知时态图转换器网络,学习用户的短期偏好特征;利用基于用户长期互动建立的时态用户‑程序关系图,通过渐进图神经网络学习全局偏好;统计不同时间粒度下用户对程序类别的访问变化,计算用户偏好波动值,通过分析用户偏好的动态变化;最后根据用户偏好特征、全局偏好表示和偏好波动值,计算用户对候选程序的兴趣度,智能生成推荐列表。本发明充分利用时态图转换器网络获取用户偏好特征,并计算不同时间粒度下的用户偏好波动值,有效建模用户动态偏好,显著提高用户对于程序偏好的性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202311654053.0 | 专利名称: | 基于时态图转换器和偏好波动的智能程序推荐方法 |
申请日: | 2023-12-04 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/20搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |