发明专利已授权

基于扩散模型的对比学习去偏智能推荐方法

📄 申请号：CN202510117664.4 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2025-01-24

公开号

CN119988739B

公开日

2025-10-17

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

G06F16_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

智能推荐推荐算法扩散模型对比学习智能推荐

应用场景

个性化推荐, 电商推荐, 内容推荐, 广告推荐, 信息流推荐

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出了一种基于扩散模型的对比学习去偏智能推荐方法，包括：S1，从用户物品的交互图中提取到偏见物品特征，物品流行度特征和物品语义特征，将个体与邻居节点的偏见物品特征，物品流行度特征和物品语义特征进行结合，再采用超图卷积对用户和物品的表示进行编码，得到编码后的嵌入；S2，将编码后的嵌入输入扩散模型，扩散模型输出不同嵌入的最终输出；然后将所述不同嵌入的最终输出进行聚合操作，得到用户物品交互嵌入表示；然后基于所述用户物品交互嵌入表示计算用户推荐交互物品的评分，将评分降序排列生成相关候选物品的推荐列表。本发明方法不仅能够捕捉多边复杂关系，而且通过引入扩散模型，在图卷积神经网络中增加了更多的随机性和多样性。

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

20251017

✅ 授权

20250530

?? 实质审查的生效：

20250513

📄 公开

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