发明专利已授权

基于共识偏好及个性化偏好的物品推荐方法

📄 申请号：CN202311124094.9 📄 发布日：2026/04/10

著录项目信息

申请日

2023-09-01

公开号

CN117171435B

公开日

2025-07-25

申请人

西安电子科技大学

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_08 ,

技术画像

所属领域

推荐算法推荐算法协同过滤机器学习

应用场景

电子商务, 在线内容推荐, 广告推送, 社交网络, 个性化服务

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共识偏好及个性化偏好的物品推荐方法，实现步骤为：构建表征构造模型CF的训练样本集、推荐模型UPN的训练样本集和测试样本集；构建表征构造模型CF；初始化参数；对表征构造模型CF进行训练；获取训练好的表征构造模型；构建共识偏好及个性化偏好拟合推荐模型UPN；初始化参数；对共识偏好及个性化偏好拟合推荐模型UPN进行训练；获取训练好的共识偏好及个性化偏好拟合推荐模型UPN；获取物品推荐结果。本发明共识偏好及个性化偏好拟合推荐模型中的全连接网络具有较强的拟合能力，可同时拟合用户的共识偏好与个性化偏好，在更细微的层面更精准地捕获用户的个性化偏好，有效提高了物品推荐的准确性。

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

基于可微图神经网络架构搜索的协同过滤推荐方法

当前第 / 件

基于多尺度卷积傅里叶和双分支自注意力的高光谱图像分类方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9535)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_438 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖110个领域

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