公开(公告)号：CN118799038B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411260400.6

申请日：2024-09-10

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 黄玲 ,  邹晗 ,  黄晓东 ,  谭子星 ,  李哲远 ,  高月芳 ,  邝颖杰

IPC: G06Q30/0601 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N5/02 ,  G06N5/045 ,  G06Q30/0202 ,  G06F16/36 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明涉及一种基于知识强化的购物篮可解释推荐方法与系统，属于购物推荐技术领域，通过基于购物篮知识图谱中的三步图构建购物篮临时表征序列，通过LSTM生成用户的购物篮序列级别的表征。基于用户近期购买的商品及其次数，进行加权学习生成用户的复购表征。学习权重融合用户的预训练表征、购物篮序列级别的表征和复购表征，得到用户预测向量。使用用户预测向量代替用户预训练表征，使用强化学习在购物篮知识图谱上进行路径推理，得到购物篮的推荐商品及解释路径。通过知识图谱、用户购物篮序列和复购行为建模等构建用户及其他实体表征，并使用强化学习实现可解释购物篮推荐，提升电子商务的推荐准确性，提高了用户体验，促进了交易达成。

公开(公告)号：CN118799038A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202411260400.6

申请日：2024-09-10

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 黄玲 ,  邹晗 ,  黄晓东 ,  谭子星 ,  李哲远 ,  高月芳 ,  邝颖杰

IPC: G06Q30/0601 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06N5/02 ,  G06N5/045 ,  G06Q30/0202 ,  G06F16/36 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明涉及一种基于知识强化的购物篮可解释推荐方法与系统，属于购物推荐技术领域，通过基于购物篮知识图谱中的三步图构建购物篮临时表征序列，通过LSTM生成用户的购物篮序列级别的表征。基于用户近期购买的商品及其次数，进行加权学习生成用户的复购表征。学习权重融合用户的预训练表征、购物篮序列级别的表征和复购表征，得到用户预测向量。使用用户预测向量代替用户预训练表征，使用强化学习在购物篮知识图谱上进行路径推理，得到购物篮的推荐商品及解释路径。通过知识图谱、用户购物篮序列和复购行为建模等构建用户及其他实体表征，并使用强化学习实现可解释购物篮推荐，提升电子商务的推荐准确性，提高了用户体验，促进了交易达成。