公开(公告)号：CN119415780B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510033253.7

申请日：2025-01-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 徐原博 ,  王萍萍 ,  徐萌 ,  张若琳 ,  王恩 ,  刘文彬

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了推荐系统技术领域的一种时间间隔感知的多模态序列推荐方法，步骤如下：提取项目中模态的文本特征、图片特征以及嵌入，并提取用户在模态上的交互序列的时间间隔表征，将时间间隔表征加到模态表征上以得到时间间隔感知的模态表征，建立用户基于模态学习得到的用户表征以及将用户在每个模态上的偏好分数聚合在一起得到总体偏好分数，根据总体偏好分数进行推荐，本发明通过引入时间间隔编码方法和灵活的两阶段融合策略，不仅为多模态推荐系统提供了更为丰富的用户偏好表示，还在很大程度上提高了推荐性能。

公开(公告)号：CN119415780A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202510033253.7

申请日：2025-01-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 徐原博 ,  王萍萍 ,  徐萌 ,  张若琳 ,  王恩 ,  刘文彬

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了推荐系统技术领域的一种时间间隔感知的多模态序列推荐方法，步骤如下：提取项目中模态的文本特征、图片特征以及嵌入，并提取用户在模态上的交互序列的时间间隔表征，将时间间隔表征加到模态表征上以得到时间间隔感知的模态表征，建立用户基于模态学习得到的用户表征以及将用户在每个模态上的偏好分数聚合在一起得到总体偏好分数，根据总体偏好分数进行推荐，本发明通过引入时间间隔编码方法和灵活的两阶段融合策略，不仅为多模态推荐系统提供了更为丰富的用户偏好表示，还在很大程度上提高了推荐性能。