发明专利已授权

基于多维度特征嵌入和特征提取网络的物品推荐方法

Name: 基于多维度特征嵌入和特征提取网络的物品推荐方法
Brand: 西安电子科技大学
SKU: 2021113708634
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111370863.4 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2021-11-18

公开号

CN113934939A

公开日

2022-01-14

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 , G06V10_44 , G06V10_82 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06Q30_06 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

电子商务, 个性化推荐, 内容推荐, 在线广告, 用户画像

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摘要

本发明提出了一种基于多维度特征嵌入和特征提取网络的物品推荐方法，实现步骤为：(1)提取用户属性数据和物品属性数据；(2)提取用户对物品的隐式评分数据；(3)生成训练样本集与测试样本集；(4)构建基于多维度特征嵌入和特征提取网络的物品推荐模型；(5)对物品推荐模型进行迭代训练；(6)获取待评分物品的评分预测结果；(7)获取物品推荐结果。本发明构建的物品推荐模型中包含有基于多维度特征嵌入网络和特征提取网络，在对该模型进行训练以及获取物品推荐结果的过程中，能够充分挖掘用户和物品之间的交互特征，充分使用用户属性特征和物品属性特征，有效提高了物品推荐的准确性。

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： CN113934939A

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

基于余弦排名损失和虚拟边图神经网络的物品推荐方法

当前第 / 件

基于多异构图图神经网络的物品推荐方法

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