发明专利 已授权

基于自适应全局图建模和意图对比学习的序列推荐方法

📄 申请号:CN202411617808.4 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2024-11-13
公开号
CN119577240A
公开日
2025-03-07
申请人
西南大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

个性化推荐, 电商推荐, 内容推荐, 广告推荐, 用户行为建模

摘要

本发明涉及人工智能优化操作系统技术领域,具体公开基于自适应全局图建模和意图对比学习的序列推荐方法,该方法包括:序列全局图构建、模块输出融合、序列推荐学习以及推荐结果优化,首先得到用户历史行为序列,构建为关联图并改进优化,得到并记为用户行为序列全局图,分别注入序列编码器的局部模块以及全局模块中,使局部模块和全局模块的输出进行融合,使得序列编码器可以全面地学习更具表达力的意图,以此进行意图对比学习,综合得到用户的序列推荐,并对用户进行预测,完成自适应全局图建模和意图对比学习的序列推荐,提升了在噪声情况下和数据稀疏情况下的推荐效果,改善了用户体验,多维度增强了序列推荐方法的鲁棒性和泛化能力。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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