公开(公告)号：CN114528490B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202210151706.2

申请日：2022-02-18

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王也 ,  阎震 ,  韩启龙 ,  宋洪涛 ,  李丽洁 ,  王宇华 ,  马志强

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042

Abstract: 本发明公开了一种基于用户长短期兴趣的自监督序列推荐方法。步骤1：获得用户信息、项目信息及用户行为的序列数据集，将数据集进行预处理并划分为训练集和测试集；步骤2：构建基于用户长短期兴趣的自监督序列推荐模型；步骤3：利用训练集对步骤2所述基于用户长短期兴趣的自监督序列推荐模型进行训练；步骤4：将待推荐用户的个人信息和交互序列输入到步骤3中训练后的基于用户长短期兴趣的自监督序列推荐模型，计算待推荐项目相对于该用户的推荐得分，根据推荐得分将项目推荐给用户。本发明用以解决现有技术中用户的长、短期兴趣二者间所存在的相互约束关系的问题，实现对用户长期兴趣和短期兴趣有更准确的推荐。

公开(公告)号：CN114528490A

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210151706.2

申请日：2022-02-18

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王也 ,  阎震 ,  韩启龙 ,  宋洪涛 ,  李丽洁 ,  王宇华 ,  马志强

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于用户长短期兴趣的自监督序列推荐方法。步骤1：获得用户信息、项目信息及用户行为的序列数据集，将数据集进行预处理并划分为训练集和测试集；步骤2：构建基于用户长短期兴趣的自监督序列推荐模型；步骤3：利用训练集对步骤2所述基于用户长短期兴趣的自监督序列推荐模型进行训练；步骤4：将待推荐用户的个人信息和交互序列输入到步骤3中训练后的基于用户长短期兴趣的自监督序列推荐模型，计算待推荐项目相对于该用户的推荐得分，根据推荐得分将项目推荐给用户。本发明用以解决现有技术中用户的长、短期兴趣二者间所存在的相互约束关系的问题，实现对用户长期兴趣和短期兴趣有更准确的推荐。