公开(公告)号：CN114385901A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202011139631.3

申请日：2020-10-22

Applicant: 北京大学

Inventor： 王一帆 ,  李永康 ,  宋卫平 ,  张铭

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/901 ,  G06F16/242 ,  G06F16/33 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种用于推荐系统的解离化异构图注意力的方法及系统，所述方法包括：构建异构信息网络；解离所述异构信息网络中的目标节点和所述目标节点的直接邻居点的特征并转化，获取转化特征；关系内聚合所述转化特征，并获取第一聚合结果；关系间聚合所述转化特征，并获取第二聚合结果；根据所述第一聚合结果及所述第二聚合结果推荐最终结果。与现有技术相比，本申请具有如下有益效果：本申请提出了异构信息网络上反映不同方面特征的解离化表示。该机制具有泛化到其余异构信息网络应用场景上的潜力。

公开(公告)号：CN109767301A

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201910032524.1

申请日：2019-01-14

Applicant: 北京大学

Inventor： 宋卫平 ,  肖之屏 ,  王一帆 ,  劳伦特·查林 ,  张铭 ,  唐建

IPC: G06Q30/06 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种推荐方法及系统，其中，推荐方法包括以下步骤：构建目标用户被消耗的物品集合对应目标用户的社交网络；根据物品集合建立目标用户的动态个人兴趣模型；根据物品集合构建社交网络的短期兴趣模型；构建社交网络的长期兴趣模型；根据短期兴趣模型和长期兴趣模型进行拼接；计算目标用户的节点表示和社交网络中朋友的节点表示；根据社交网络中朋友关于目标用户的权值计算合并特征权值；对合并特征权值进行非线性变换；根据动态个人兴趣模型计算；根据用户的最终兴趣得到推荐物品的概率；根据推荐物品的概率计算对数似然函数值；在本发明的技术方案中，其能够同时考虑用户的社交关系和用户的动态兴趣爱好因素，以提升推荐的准确性。

公开(公告)号：CN109767301B

公开(公告)日：2021-05-07

申请号：CN201910032524.1

申请日：2019-01-14

Applicant: 北京大学

Inventor： 宋卫平 ,  肖之屏 ,  王一帆 ,  劳伦特·查林 ,  张铭 ,  唐建

IPC: G06Q30/06 ,  G06Q50/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种推荐方法及系统，其中，推荐方法包括以下步骤：构建目标用户被消耗的物品集合对应目标用户的社交网络；根据物品集合建立目标用户的动态个人兴趣模型；根据物品集合构建社交网络的短期兴趣模型；构建社交网络的长期兴趣模型；根据短期兴趣模型和长期兴趣模型进行拼接；计算目标用户的节点表示和社交网络中朋友的节点表示；根据社交网络中朋友关于目标用户的权值计算合并特征权值；对合并特征权值进行非线性变换；根据动态个人兴趣模型计算；根据用户的最终兴趣得到推荐物品的概率；根据推荐物品的概率计算对数似然函数值；在本发明的技术方案中，其能够同时考虑用户的社交关系和用户的动态兴趣爱好因素，以提升推荐的准确性。