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申请/专利权人：安徽大学
申请日：2024-03-18
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118171165A
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0455
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本发明的一种基于多方面对比学习的交互式推荐方法、设备及存储介质，包括以下步骤，首先，通过识别与目标物品具有相同方面值的邻近物品，引入了物品的增强表示；接下来，使用Transformer作为编码器来建模用户的顺序行为，解释了用户兴趣表示模块；然后，引入兴趣级正样本对和对比损失，用于模拟局部和全局用户兴趣表示之间的相关性；最后，通过对模型的训练，包括局部和全局更新，构建推荐模型，用于对用户的兴趣推荐。本发明将对比学习引入基于深度强化学习DRL的交互式推荐系统，以解决数据稀疏性问题并通过协同更新提高系统的样本效率。与传统的基于DRL的推荐方法相比，本发明的方法创建了更准确的用户兴趣表示，从而提升了推荐系统的性能。
主权项：1.一种基于多方面对比学习的交互式推荐方法，其特征在于，包括以下步骤，首先，通过识别与目标物品具有相同方面值的邻近物品，引入了物品的增强表示；接下来，使用Transformer作为编码器来建模用户的顺序行为，解释了用户兴趣表示模块；然后，引入兴趣级正样本对和对比损失，用于模拟局部和全局用户兴趣表示之间的相关性；最后，通过对模型的训练，包括局部和全局更新，构建推荐模型，用于对用户的兴趣推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于多方面对比学习的交互式推荐方法、设备及存储介质
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