发明专利已授权

基于动静态兴趣建模与持续时间感知的序列服务推荐方法

Name: 基于动静态兴趣建模与持续时间感知的序列服务推荐方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2022104797417
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210479741.7 📄 发布日：2026/10/04

著录项目信息

申请日

2022-05-05

公开号

CN115098763B

公开日

2023-04-07

申请人

杭州电子科技大学

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 , G06F16_9537 , G06N3_0464 , G06N3_049 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

个性化推荐, 服务推荐, 用户行为分析, 在线服务平台, 电子商务

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于动静态兴趣建模与持续时间感知的序列服务推荐方法，由三个主要步骤组成：动态兴趣挖掘建模、静态兴趣挖掘建模和兴趣融合推荐。在动态兴趣挖掘中，利用时间感知神经霍克斯过程中的时间感知连续长短期记忆网络挖掘用户的动态兴趣，其中通过个性化的时间桶嵌入在服务之间嵌入持续时间信息，并在TCLSTM上添加持续时间门，以利用持续时间协助进行动态兴趣挖掘。在静态兴趣挖掘中，通过设计辅助信息感知的自注意力机制来挖掘静态兴趣，将辅助信息作为自我注意机制的辅助部分，以非侵入性的方式学习更好的注意力分布，从而避免信息过度泛滥的问题，有效挖掘并建模用户的静态兴趣。

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： CN115098763B

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

基于多粒度空洞卷积神经网络的图像修复方法

当前第 / 件

基于多特征融合网络的图像修复方法

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