发明专利已授权

一种跨层级图对比学习捆绑商品推荐方法

📄 申请号：CN202310647587.4 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2023-06-02

公开号

CN116611894B

公开日

2023-11-17

申请人

黑龙江大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q30_0601

IPC 分类号

G06Q30_0601 , G06Q30_0202 , G06F17_16 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络对比学习推荐系统

应用场景

电商推荐, 捆绑销售, 个性化推荐, 智能营销

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出一种跨层级图对比学习捆绑商品推荐方法。所述方法从局部层级和全局层级两种角度去构建用户、项目和捆绑包之间的多种交互图。在此基础上，本发明设计了不同的图编码器以聚合邻居信息，得到用户、捆绑包和物品的嵌入。最终使用用户嵌入和捆绑包嵌入进行内积得到归一化分数，决定是否向该用户推荐捆绑包，并使用用户嵌入和物品嵌入进行内积操作，决定是否推荐物品。相较于其他的捆绑推荐，本发明所述推荐方法能够学习到没有出现在目标用户历史数据中的物品，进而提高推荐结果的多样性和准确性。

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

20231117

✅ 授权

20230905

?? 实质审查的生效：

20230818

📄 公开

一种基于图神经网络多嵌入联合的临床命名实体识别方法

当前第 / 件

针对用户兴趣漂移的关联性信息增强推荐方法、计算机设备、存储介质和程序产品

同领域国内专利 · IPC: (G06Q30_0601)

G06Q30_00 G06Q30_01 G06Q30_012 G06Q30_015 G06Q30_016 G06Q30_018 G06Q30_02 G06Q30_0201 G06Q30_0202 G06Q30_0203 G06Q30_0204 G06Q30_0207 G06Q30_0217 G06Q30_0235 G06Q30_0241 G06Q30_0242 G06Q30_0251 G06Q30_0282 G06Q30_0283 G06Q30_04 G06Q30_06 G06Q30_0601 G06Q30_0645 G06Q30_08 覆盖24个领域

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