公开(公告)号：CN115098780A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210804489.2

申请日：2022-07-08

Applicant: 内蒙航天动力机械测试所

Inventor： 简萌 ,  郭菁菁 ,  宫秀良 ,  徐星 ,  程博 ,  王掌权 ,  毋立芳 ,  王拓 ,  石戈

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F16/901 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开一种基于个体和群体多视角兴趣建模的音乐推荐方法。采集音乐播放记录作为原始数据，得到用户和音乐的初始特征表示；构建用户‑音乐交互关系图，构建矩阵反映用户和音乐的群体相似属性；通过交互关系图和相似兴趣图相结合，得到用户和音乐的个体和群体兴趣协同关系图；在个体和群体兴趣协同的关系图上，得到多层包含个体和群体多视角兴趣的用户和音乐特征向量；分别池化深度图得到得到个体和群体多视角兴趣的最终用户和音乐特征向量；进行相似度计算，按照度量值的大小选出排名前K的音乐，为用户生成Top‑K音乐推荐。本发明利用有限的稀疏交互构建用户‑用户相似兴趣图和音乐‑音乐相似属性图，缓解了数据稀疏问题。

公开(公告)号：CN115203270A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210804502.4

申请日：2022-07-08

Applicant: 内蒙航天动力机械测试所

Inventor： 简萌 ,  郭菁菁 ,  程博 ,  宫秀良 ,  徐星 ,  王掌权 ,  毋立芳 ,  王拓

IPC: G06F16/2457 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于多角度掩膜兴趣建模的电影推荐方法。采集用户观影记录和评分记录为原始数据，得到初始特征表示；对原始用户电影交互记录采用多次掩膜，得到多个掩膜后的用户特征表示和电影特征表示；将两次特征表示做差，由其聚合值得到具备特定兴趣属性的用户和电影特征向量；将代表主导兴趣属性和特定兴趣属性的用户和电影特征向量进行融合，并进行相似度计算，对每个用户向量关于所有电影向量的相似度度量值进行排序，按照度量值的大小选出排名前K的电影，为用户生成Top‑K电影推荐。本发明利用掩膜技术学习用户喜爱电影时的多角度兴趣。从偏好电影的主导兴趣和特定兴趣两方面诠释多角度兴趣，实现高效的个性化电影推荐。

公开(公告)号：CN115168715A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210804503.9

申请日：2022-07-08

Applicant: 内蒙航天动力机械测试所

Inventor： 简萌 ,  郭菁菁 ,  徐星 ,  宫秀良 ,  王掌权 ,  程博 ,  毋立芳 ,  王拓

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/958 ,  G06F16/335 ,  G06F16/35 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于局部图自监督学习的新闻推荐方法。按照新闻的特征表达将其分为两组新闻，分别将全部用户‑其中一组新闻交互记录整理成两个局部图，利用深度图传播模型使新闻的属性信息分别在两个局部图上迭代传播。同时，利用深度图传播模型在全局图上迭代传播可得到用于推荐任务的用户特征向量及新闻特征向量。用两个局部图上学到的新闻特征当作自监督信号，使自监督任务与推荐任务联合训练，用局部图上学习到的自监督信号约束深度图学习中遇到的过平滑问题，学习到更准确的用户特征表达和新闻特征表达，实现个性化新闻推荐。本发明使用推荐任务和自监督任务联合训练，缓解了深度表征学习常见的过平滑问题。