发明专利已授权

一种基于多任务学习的显隐式协同过滤推荐方法

Name: 一种基于多任务学习的显隐式协同过滤推荐方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2022102610798
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210261079.8 📄 发布日：2026/06/04

著录项目信息

申请日

2022-03-16

公开号

CN114662010B

公开日

2024-10-11

申请人

重庆邮电大学

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 , G06F16_958 , G06N3_0499 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

推荐系统推荐系统协同过滤多任务学习

应用场景

电商推荐, 内容推荐, 个性化服务, 用户行为建模, 广告推荐

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明请求保护一种基于多任务学习的显隐式协同过滤推荐方法，具体涉及推荐系统领域。在现实的推荐场景中，显式反馈和隐式反馈都会被系统收集。现有的许多推荐算法都是使用单一的反馈构建推荐系统进行推荐，而显式反馈和隐式反馈存在着互补的关系。本发明使用显式反馈和隐式反馈进行建模，所述方法使用两个辅助任务分别处理显式反馈和隐式反馈，主任务用于融合显式反馈和隐式反馈。由于多任务学习模型的底层参数共享，底层参数将会由所有任务联合更新，这使得显式反馈和隐式反馈的知识共享，从而提高推荐的准确性。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114662010B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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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