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公开(公告)号：CN114780831A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210307713.7
申请日：2022-03-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q30/06
Abstract: 本发明提供一种基于Transformer的序列推荐方法及系统，该方法包括：获取目标用户的当前行为数据；将所述目标用户的当前行为数据和商品库中各商品的商品信息输入序列推荐模型中，获取所述当前行为数据对应的待推荐商品列表；所述待推荐商品列表是基于所述商品库中待推荐商品构建生成的；根据所述待推荐商品列表，对所述目标用户执行推荐操作。本发明实现动态捕捉用户行为数据的序列特征，以准确表征用户的序列性偏好变化，进而提高推荐结果的准确性；并且在有效减少人工参与构建网络的同时，可有效提高序列推荐模型的性能，进一步提高推荐结果的准确性，进而提升用户体验感。
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