[发明专利]一种基于层次化对比学习的商品推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202310250420.4 | 申请日： | 2023-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN116362833A | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 余晨韵;李凯;谭光 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06F16/9535;G06F16/9537;G06F17/16;G06F17/18;G06N3/047;G06N3/0499;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 梁嘉朗 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于层次化对比学习的商品推荐方法及系统，该方法包括：基于Auto‑Encoder架构，引入全局对比和自身对比学习策略，对用户与商品的交互序列进行优化学习，输出用户的高层兴趣表征与重构后的用户与商品的交互序列并进行融合处理并通过高层对比学习策略进行优化，得到用户的综合表征向量；对重构后的用户与商品的交互序列与用户的综合表征向量进行点乘计算；选取下一时刻用户与候选商品交互的概率对应最大的商品作为下一项推荐商品。通过使用本发明，通过改进用户行为表征的学习以及推荐算法过程以提升商品序列推荐的准确性。本发明作为一种基于层次化对比学习的商品推荐方法及系统，可广泛应用于用户商品推荐技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 层次 对比 学习 商品 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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