发明专利 已授权

结合元学习与因果推断的电商场景冷启动推荐方法

📄 申请号:CN202510239518.9 📄 发布日:2026/09/04

著录项目信息

申请日
2025-03-03
公开号
CN119741096B
公开日
2025-06-20
申请人
闽南理工学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

所属领域

应用场景

电商推荐, 用户冷启动, 物品冷启动, 个性化推荐, 商品推荐

摘要

本发明涉及电子商务技术领域,具体为结合元学习与因果推断的电商场景冷启动推荐方法,方法包括:获取用户和商品特征数据,进行向量化表示;分析用户特征与商品特征之间的交互因果关系,构建因果图,量化用户行为对商品推荐的因果影响因子;基于元学习框架构建冷启动推荐模型,将冷启动问题转化为跨任务迁移学习问题;训练元模型,学习不同任务间的通用模式;将因果推断得到的影响因子作为约束条件,优化元学习推荐模型的目标函数;设计个性化推荐策略,结合因果推断约束生成个性化冷启动推荐结果。本发明方法综合利用了元学习和因果推断,有效解决了电商场景下的冷启动问题,提高了推荐的个性化和解释性。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN119741096B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图2
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