[发明专利]一种基于用户行为区别建模的序列推荐方法有效
| 申请号： | 201810414330.3 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN108648049B | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 陈恩红;刘淇;李徵;赵洪科;张凯 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于用户行为区别建模的序列推荐方法，包括：获取用户的历史行为信息；根据获取的历史行为信息计算商品特征向量；结合商品特征向量使用行为区别建模方法进行序列建模，通过两种不同的神经网络架构获得用户的当前需求和历史偏好；根据用户的当前购买需求和历史偏好，通过联合学习对用户下一个感兴趣的商品进行预测，并在商品向量空间中进行匹配，找到与预测结果在商品向量空间中最相近的多个商品，生成商品推荐序列。该方法通过对用户时序行为的区别建模，智能的理解用户购买决策中的当前需求和长期偏好，并能够为用户提供精准的序列推荐服务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 用户 行为 区别 建模 序列 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于用户行为区别建模的序列推荐方法，其特征在于，包括：获取用户的历史行为信息；根据用户的历史行为信息计算商品特征向量；结合商品特征向量使用行为区别建模方法进行序列建模，通过两种不同的神经网络架构获得用户的当前需求和历史偏好；根据用户的当前购买需求和历史偏好，通过联合学习对用户下一个感兴趣的商品进行预测，并在商品向量空间中进行匹配，找到与预测结果在商品向量空间中最相近的多个商品，生成商品推荐序列。
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