发明专利已授权

一种增强协同推荐系统鲁棒性的方法

📄 申请号：CN202010008223.8 📄 发布日：2026/08/11

著录项目信息

申请日

2020-01-06

申请人

浙江工业大学

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 , G06Q30_06 ,

技术画像

所属领域

推荐系统推荐系统协同过滤人工智能算法

应用场景

电商推荐, 内容推荐, 个性化服务, 广告推荐, 社交推荐

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摘要

一种增强协同推荐系统鲁棒性的算法，随着用户生成的内容平台的日益普及，大量的用户行为数据不断地以不断增加的规模生成。研究具有流数据输入的推荐系统是很重要的。一方面，必须克服用户生成的内容推荐系统挑战，例如处理大型稀疏数据集。另一方面，存在一些新的挑战，例如需要基于三元动力学对内容进行建模。用户生成内容推荐的最新进展侧重于探索消费者，项目及其生产者之间的三元关系，以提高推荐绩效。然而，迄今为止，还没有努力研究用户生成的内容表示的稳定性及其对推荐性能的影响。本发明中提出了一种名为“消费者和生产者推荐的对抗性训练”的新颖解决方案，这是一种用对抗性训练使模型更健壮，更通用的推荐系统。

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

20220726

✅ 授权

20200630

?? 实质审查的生效：

20200605

📄 公开

一种提高协同过滤模型稳定性的方法

当前第 / 件

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