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[发明专利]面向序列化推荐的图耦合时间间隔网络研究-CN202310749773.9在审
发明人：吴宾;时天任;孙中川;梁慧丹;叶阳东 -专利权人：郑州大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：近年Transformer框架和图神经网络引起了学术界和工业界的极大关注，一些研究者借助Transformer框架和原始的用户‑物品交互图以改善用户表征学习过程。为了提高序列化推荐的准确性，本发明进一步将类别信息视作一种新的类型节点，通过这种方式在用户‑物品‑类别三部图中显式地编码协作信号；与此同时，为了显式利用时间间隔信息来辅助预测下一个物品，本发明公开一种时间间隔敏感的自注意力机制，以捕捉近期行为与目标物品之间的时间间隔信息。结合实际场景，为消除协作信息与序列信息之间语义鸿沟问题，本发明公开了一种个性化的门控策略，区分不同场景下各模块的贡献度。
面向序列推荐耦合时间间隔网络研究

[发明专利]面向序列化推荐的图增强胶囊网络研究-CN202211168947.4在审
发明人：吴宾;时天任;钟李红;叶阳东 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-09-25 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明旨在提高系统推荐结果的准确率，公开了一种面向序列化推荐的图增强胶囊网络研究，主要专注于如何同时建模用户长短期偏好。一方面，该方法有效地利用图卷积网络聚集高阶邻居信息的特性，显式挖掘用户‑物品历史交互数据来获取用户的长期兴趣表示；另一方面，在学习用户的短期兴趣表示过程，该方法设计用户特定的胶囊模块和位置感知的门控模块，侧重于用户最近交互的物品的相对顺序，以捕获联合层和个体层的顺序模式。此外，为了联合表征用户长短期兴趣，本发明设计了一种双门控机制，在给定不同上下文信息的情况下决定每个模块的贡献比例。
面向序列推荐增强胶囊网络研究

[发明专利]一种门控单元增强胶囊网络的推荐方法-CN202210626732.6在审
发明人：叶阳东;张麒;时天任;孙中川;吴宾 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-06-05 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：近年，序列化推荐已成为各种在线服务中不可或缺的组成部分，一些研究者专注于从用户最近的交互序列中分析复杂的物品过渡关系，试图根据用户的序列化交互行为预测下一个感兴趣的交互对象。为了提高序列化推荐的准确性，本发明进一步将用户高阶交互序列蕴含的复杂关系区分为物品级和因子级，公开了一个由物品级路由组件和因子级路由组件构成的双通道动态路由模块，其在捕获交互对象相对顺序的同时，从交互对象的共现关系以及物品的潜在特征两个不同角度刻画用户真实兴趣。结合实际推荐场景，用户彼此之间存在互不相同的个性化兴趣偏好，本发明将用户的个性化信息充分融合到物品的特征表达中，来体现用户的个性化需求对下一次决策行为的影响。
一种门控单元增强胶囊网络推荐方法