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公开(公告)号：CN117216602A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311366797.2
申请日：2023-10-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/23 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习的序列推荐方法，包括以下步骤：S1、收集用户与项目的历史交互行为序列数据，根据嵌入层进行编码，得到用户和与用户有交互记录的项目的初始嵌入表示；S2、将初始嵌入表示输入滤波器组进行滤波，得到去噪嵌入表示；根据行为序列数据通过聚类算法得到用户意图信息；S3、使用以前馈神经网络为主体的序列编码器结合去噪嵌入表示，作为第一训练输入；通过对比自监督算法将用户意图信息与序列编码器的输出序列表征相结合，作为第二训练输入；将第一训练输入和第二训练输入同时用于序列推荐模型的训练；得到预测评分，最终进行序列预测。
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