发明专利已授权

融合角度距离和鲁棒尺度度量学习的推荐方法

📄 申请号：CN202410451851.1 📄 发布日：2025/12/08

著录项目信息

申请日

2024-04-16

公开号

CN118364910A

公开日

2024-07-19

申请人

重庆理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N5_04

IPC 分类号

G06N5_04 , G06N5_025 , G06N5_02 , G06F18_2413 , G06F18_21 ,

技术画像

所属领域

推荐算法推荐算法度量学习机器学习

应用场景

个性化推荐, 电商推荐, 内容推荐, 社交推荐, 广告推荐

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出了一种融合角度距离和鲁棒尺度度量学习的推荐方法，包括以下步骤：将数据转化为样本点，并将样本点采用三元组(u,i,j)表示；所述数据包括用户ID、物品ID和喜好信息；接着，采用提出的带权用户流行度采样法对三元组进行预处理，从而得到一个正负样本平衡的三元组；利用处理好的三元组数据构建用户‑物品交互图，其中用户和物品作为图中的节点，而正样本和负样本则通过交互行为作为连接它们的边；然后计算经过预处理的三元组之间的角度距离，进行度量学习，学习图中节点之间的相似性；并采用三元铰链损失函数进行度量学习的优化。本发明弥补了现有方法在处理用户偏好差异时的不足，为推荐系统提供更为精细和准确的方法。

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

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当前第 / 件

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：86 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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