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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提出了一种基于时间序列和投影增强的跨域序列推荐方法。本发明首先运用了图注意力机制对单域和跨域交互序列进行，考虑到用户偏好的周期性变动，将时间戳编码纳入，以便捕捉用户行为的时间维度特征，将交互序列与时间编码结合后，本发明设计了一个基于投影机制的模块，此模块能够准确捕获用户在特定领域的独特特征以及混合序列中的共享特征，从而有效阻止源域中的冗余信息传输到目标域；最后设计了一个对比学习辅助框架进一步增强跨域序列的表示能力；本发明有效的提取各个领域中的特征质量，通过有效的特征提取，解决了数据负迁移的问题，提高跨域推荐的性能。
主权项：1.一种基于时间序列和投影增强的跨域序列推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、分别对项目节点和时间戳进行编码，通过三个有向矩阵捕获混合域和单域项目之间的依赖关系；通过图注意力机制分别对项目节点进行编码，捕捉在全局任务中节点的相互依赖关系；将时间戳映射到高维空间中，利用矢量点积来表示时间跨度，通过比较时间嵌入的相似性来评估时间跨度，由此实现捕获三个交互序列中节点之间的依赖关系和时间特性；S2、采用多头注意力机制来聚合项目节点和时间节点，然后通过基于映射机制的门控传输模块，提取混合序列的共享信息和特定域的独有信息，并通过一个补充任务，混合跨域序列的信息得到每个单域序列的原型表示，增强每个域的信息特征；S3、利用掩码机制处理跨域交互序列得到每个单域的序列表示，通过对比学习来辅助增强跨域序列的表示，且包括对跨域序列中提取的单域信息以及单域序列进行训练；S4、利用跨域序列和单域序列的表示进行预测，通过softmax函数对序列进行处理，然后选择域中预测的最高项目作为下一个推荐项目。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于时间序列和投影增强的跨域序列推荐方法
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