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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114238755B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111456522.9
申请日：2021-12-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/042 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于多关系发现的个性化推荐方法，本发明使用图神经网络等技术构建基于多关系发现的个性化推荐模型，利用用户个人信息和交互序列数据，构建用户社交关系图、用户交互关系图、基于个人信息的用户潜在关系图和基于交互序列的用户潜在关系图，模型训练过程中不断更新潜在关系图，充分考虑和挖掘用户间的多种关系，大大提高了个性化推荐性能。
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公开(公告)号：CN116644282A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310602268.1
申请日：2023-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨龙明科技有限公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于降噪与提示调节的多行为推荐方法及系统，属于多行为推荐技术领域，其中，该方法：获取用户与项目的多行为交互数据以构建数据集，并对其进行预处理划分为训练集和测试集；构建基于降噪与提示调节的多行为推荐框架，并利用训练集对基于降噪与提示调节的多行为推荐框架进行训练，其中基于降噪与提示调节的多行为推荐框架包括嵌入层、模式增强图编码器、行为感知降噪模块和预测层；将目标用户输入到训练后的基于降噪与提示调节的多行为推荐框架中，根据其预测层计算待推荐项目相对于目标用户的推荐得分，根据其将项目推荐给目标用户。该方法通过对辅助行为进行降噪并弥合辅助行为与目标行为之间的语义鸿沟以改进多行为推荐性能。
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公开(公告)号：CN114238755A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111456522.9
申请日：2021-12-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于多关系发现的个性化推荐方法，本发明使用图神经网络等技术构建基于多关系发现的个性化推荐模型，利用用户个人信息和交互序列数据，构建用户社交关系图、用户交互关系图、基于个人信息的用户潜在关系图和基于交互序列的用户潜在关系图，模型训练过程中不断更新潜在关系图，充分考虑和挖掘用户间的多种关系，大大提高了个性化推荐性能。
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公开(公告)号：CN114330299B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111557961.9
申请日：2021-12-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/216 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于多方面全局关系项目表示学习的会话推荐方法、系统、设备和介质，本发明通过数据驱动并独立于会话的方式学习多方面全局关系的项目表示，构建基于多方面全局关系项目表示学习的会话推荐模型，首先利用训练集全部会话数据构建全局基础图，其次根据该全局基础图构建顺序关系图、共现关系图以及不相容关系图，并通过三种不同的聚合层实现在对应关系图上的信息传播过程，最后通过正面以及负面关系增强当前会话表示，从而大大提高会话推荐性能。
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公开(公告)号：CN114330299A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111557961.9
申请日：2021-12-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/216 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于多方面全局关系项目表示学习的会话推荐方法、系统、设备和介质，本发明通过数据驱动并独立于会话的方式学习多方面全局关系的项目表示，构建基于多方面全局关系项目表示学习的会话推荐模型，首先利用训练集全部会话数据构建全局基础图，其次根据该全局基础图构建顺序关系图、共现关系图以及不相容关系图，并通过三种不同的聚合层实现在对应关系图上的信息传播过程，最后通过正面以及负面关系增强当前会话表示，从而大大提高会话推荐性能。
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