[发明专利]基于自注意力机制的序列推荐方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201910297031.0 | 申请日： | 2019-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN110008409A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 鲜学丰;张婷婷;赵朋朋 | 申请（专利权）人： | 苏州市职业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 215104 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自注意力机制的序列推荐方法，该方法包括以下步骤：获取目标用户的历史行为序列，并将历史行为序列划分为长期行为序列和短期行为序列；将长期行为序列和短期行为序列输入至推荐模型进行推荐学习，获得目标推荐对象；其中，推荐模型为整合用户长短期偏好的多层自注意力网络序列推荐模型；将目标推荐对象推送给目标用户。该方法，可学习目标用户的长期偏好和短期需求，使得目标推荐对象更符合目标用户的基于时间的变化喜好，使得推荐更加准确，可提升用户体验度。本发明还公开了一种基于自注意力机制的序列推荐装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 注意力机制 历史行为 目标用户 行为序列 可读存储介质 用户体验度 装置及设备 长期偏好 获取目标 技术效果 推荐装置 序列输入 学习目标 多层 偏好 整合 喜好 注意力 网络 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于自注意力机制的推荐方法，其特征在于，包括：获取目标用户的历史行为序列，并将所述历史行为序列划分为长期行为序列和短期行为序列；将所述长期行为序列和所述短期行为序列输入至推荐模型进行推荐学习，获得目标推荐对象；其中，所述推荐模型为整合用户长短期偏好的多层自注意力网络序列推荐模型；将所述目标推荐对象推送给所述目标用户。
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