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：2026/05/07

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

G06Q30_0601

IPC 分类号

G06Q30_0601 , G06N5_025 , G06N5_04 , G06N3_0499 , G06N3_0985 , G06N3_096 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

元学习元学习因果推断推荐系统

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

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

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。

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

基于移动边缘计算的海洋通信处理方法及系统

当前第 / 件

基于在线测量的机器人智能磨抛加工方法

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