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[发明专利]一种基于衰减情感感知的序列推荐方法-CN202210458841.1在审
发明人：郑麟;周东霖;张志宏;郑仰鑫;邹振庭 -专利权人：汕头大学
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于衰减情感感知的序列推荐方法，建立了一个衰减情感记忆网络来模拟人的衰减情感的动态非线性衰减。该记忆网络采用指数记忆损失函数，根据序列中相邻两个物品之间的时间间隔计算出情感的衰减率，并在每个时刻利用衰减率对网络的长期记忆单元进行调整，以学习到真实的衰减后的情感特征。本发明提出了一种基于衰减情感感知的序列推荐模型，模型分别从情感衰减偏好和用户物品偏好两个通道进行处理，并将双通道进行融合得到融合偏好来挖掘用户的潜在喜好。采用本发明，可应用于中文应用情景，用于模拟真实世界中用户情感的衰减规律，构建基于衰减情感感知的序列推荐模型，并将其扩展应用到包含中文文本评论的真实场景与平台上。
一种基于衰减情感感知序列推荐方法

[发明专利]一种基于中文评论情感引导的序列推荐方法及系统-CN202110588218.3有效
发明人：郑麟;周东霖;张志宏;郑仰鑫;邹振庭;张燕波 -专利权人：汕头大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及智能推荐、深度学习技术领域，具体涉及一种基于中文评论情感引导的序列推荐方法及系统，所述方法包括：获取中文评论信息，基于所述中文评论信息确定评论文本集；基于所述评论文本集生成情感矩阵，所述情感矩阵包括：积极情感矩阵、消极情感矩阵、情感类别矩阵、以及置信度矩阵；获取用户行为序列元组，基于所述用户行为序列元组和情感矩阵确定序列化推荐模型；所述序列化推荐模型包括自注意力机制模型和稀疏注意力模型；基于所述序列化推荐模型生成用户最终偏好；基于所述用户最终偏好得到物品相关性高低的得分，将所述评分作为预测推荐物品的依据，本发明以中文文本的情感为导向，在推荐性能上有较好地提升、具有较强的实时性。
一种基于中文评论情感引导序列推荐方法系统