公开(公告)号：CN119475050A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411472032.1

申请日：2024-10-22

Applicant: 华侨大学

Inventor： 喻小光 ,  王吉豪 ,  陈霞 ,  晏子强

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q40/08

Abstract: 本发明公开了一种基于偏好恢复生成对抗网络的冷启动推荐方法、装置及可读介质，包括：基于用户评分矩阵构建暖用户评分集合和冷启动用户评分集合，分别根据暖用户评分集合和冷启动用户评分集合获取到真实的用户的暖评分向量和真实的用户的冷评分向量，采用偏好恢复函数将真实的用户的暖评分向量转换为生成的用户的冷评分向量；构建生成对抗网络并训练，生成对抗网络包括生成网络和判别网络，得到经训练的生成网络；将冷启动用户评分集合中的真实的用户的冷评分向量输入到经训练的生成网络，得到预测的用户的暖评分向量，根据真实的用户的冷评分向量和预测的用户的暖评分向量进行Top‑k推荐，得到每个用户的推荐项目序列，从而提高覆盖率和准确度。

公开(公告)号：CN117974330A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410361953.4

申请日：2024-03-28

Applicant: 华侨大学

Inventor： 喻小光 ,  晏子强 ,  陈霞

IPC: G06Q40/08 ,  G06F17/16 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的互联网保险评分预测方法及装置，涉及数据处理领域，包括：获取互联网保险的订单数据并处理生成用户嵌入矩阵和项目嵌入矩阵，构建用户‑项目评分矩阵和用户‑项目购买交互矩阵；从用户‑项目购买交互矩阵获取项目历史交互向量和用户历史交互向量，将项目历史交互向量和用户历史交互向量输入经训练的第一多层感知机和第二多层感知机，得到项目的隐式嵌入向量和用户的隐式嵌入向量；对用户‑项目评分矩阵进行矩阵分解，并分别与项目的隐式嵌入向量和用户的隐式嵌入向量融合，得到融合的项目嵌入向量和融合的用户嵌入向量，再输入经训练的评分预测模型，得到预测的评分数据，解决评分数据的稀疏性和冷启动问题。

公开(公告)号：CN119228505A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411419774.8

申请日：2024-10-12

Applicant: 华侨大学

Inventor： 喻小光 ,  蔡奇伶 ,  陈霞 ,  晏子强

IPC: G06Q30/0601 ,  G06Q30/0282 ,  G06Q40/08 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于邻居增强图注意力网络的互联网保险产品推荐方法及装置，包括：构建用户‑产品交互矩阵和用户‑用户社会关系图；将用户‑产品交互矩阵和用户‑用户社会关系图输入经训练的评分数据预测模型，分别进行产品聚合和社会聚合，得到第一用户潜在表示向量和第二用户潜在表示向量，根据第一用户潜在表示向量和第二用户潜在表示向量得到用户表示向量；再进行用户聚合，得到产品表示向量；根据用户表示向量和产品表示向量进行评分预测，得到用户‑产品交互矩阵中的所有未知的评分数据的预测值；根据用户‑产品交互矩阵中的所有评分数据进行Top‑k推荐，得到每个用户的推荐产品序列。本发明能够解决社会关系不一致性导致的误差问题。

公开(公告)号：CN117974330B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410361953.4

申请日：2024-03-28

Applicant: 华侨大学

Inventor： 喻小光 ,  晏子强 ,  陈霞

IPC: G06Q40/08 ,  G06F17/16 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了一种基于混合模型的互联网保险评分预测方法及装置，涉及数据处理领域，包括：获取互联网保险的订单数据并处理生成用户嵌入矩阵和项目嵌入矩阵，构建用户‑项目评分矩阵和用户‑项目购买交互矩阵；从用户‑项目购买交互矩阵获取项目历史交互向量和用户历史交互向量，将项目历史交互向量和用户历史交互向量输入经训练的第一多层感知机和第二多层感知机，得到项目的隐式嵌入向量和用户的隐式嵌入向量；对用户‑项目评分矩阵进行矩阵分解，并分别与项目的隐式嵌入向量和用户的隐式嵌入向量融合，得到融合的项目嵌入向量和融合的用户嵌入向量，再输入经训练的评分预测模型，得到预测的评分数据，解决评分数据的稀疏性和冷启动问题。