发明专利已授权

融合自注意力机制的多行为图对比学习推荐方法与系统

Name: 融合自注意力机制的多行为图对比学习推荐方法与系统
Brand: 江西财经大学
SKU: 2024102426182
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410242618.2 📄 发布日：2026/09/24

著录项目信息

申请日

2024-03-04

公开号

CN117851687B

公开日

2024-05-14

申请人

江西财经大学

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 , G06N3_042 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_098 , G06N3_048 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图对比学习自注意力机制

应用场景

个性化推荐, 电商推荐, 内容推荐, 社交推荐, 广告推荐

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出一种融合自注意力机制的多行为图对比学习推荐方法与系统，该方法包括，将行为嵌入组合到节点嵌入中，并通过自注意力机制捕获不同节点与各行为间的依赖关系，以获得更高质量的嵌入表示；将同一用户的行为视作正例对，不同用户的视作负例对建立多行为图对比学习；利用正兴趣节点嵌入表示与负兴趣节点嵌入表示进行互补嵌入图对比学习；最后以推荐任务作为主任务，并采用非采样策略计算损失，将多行为图对比学习与互补嵌入图对比学习作为辅助任务，联合优化总损失函数，训练完成后，输出最终的推荐结果。本发明同时建模辅助行为与目标行为间的关系，进而更好地捕捉不同用户的行为差异与共性，将其与推荐任务相结合可极大地提高模型性能。

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： CN117851687B

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

一种多路径覆盖测试用例生成方法和系统

当前第 / 件

一种基于多层循环图卷积网络的跨域推荐方法

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