-
公开(公告)号：CN119782622A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411977708.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F18/25 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0499 , G06N3/045
Abstract: 本发明一种基于大模型与图神经网络相结合的用户行为序列推荐方法、系统及存储介质，涉及行为序列推荐技术领域，为解决现有的方法难以将大语言模型的文本特征提取能力与序列推荐的动态建模能力进行深度融合，难以实现准确、全面的推荐的问题。本发明的LLM‑SR模型的基于大模型的物品文本表示学习模块通过大语言模型提取物品文本的高质量语义嵌入，结合线性层映射和多层感知机生成适配推荐任务的物品表示；通过基于图神经网络的序列表示学习模块利用会话图和全局图捕捉物品的局部顺序关系和跨会话共现关系，生成用户行为序列的综合表示；通过预测评分计算模块将用户序列表示与候选物品嵌入的点积计算物品评分并排序，生成最终的推荐结果。
-
公开(公告)号：CN117933304B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410177123.6
申请日：2024-02-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/0895
Abstract: 一种基于自监督的多视角会话推荐桥接模型，涉及会话推荐技术领域，本发明为了解决现有的会话推荐模型没有将基于序列和基于图的会话推荐方案进行整合，没有实现在整合图模式和序列模式的同时保留相应的特征以最大化单一模式优势并提高会话推荐模型整体性能，从图到序列的转换过程伴随着结构和会话间信息的丢失等问题。本发明利用自监督学习框架将基于序列和基于图的会话推荐这两种方案结合起来，将图模式和序列模式视为两个单独的通道，通过对比学习架构集成了上述两个通道。在DC‑Rec模型中，通过通道间对比桥接模块在会话中吸收图和序列知识。通过最大化两个通道之间的互信息，将两种模式信息进行了较为充分的融合。实验结果表明DC‑Rec始终优于其他最先进的会话推荐方法。
-
公开(公告)号：CN117933304A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410177123.6
申请日：2024-02-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/0895
Abstract: 一种基于自监督的多视角会话推荐桥接模型，涉及会话推荐技术领域，本发明为了解决现有的会话推荐模型没有将基于序列和基于图的会话推荐方案进行整合，没有实现在整合图模式和序列模式的同时保留相应的特征以最大化单一模式优势并提高会话推荐模型整体性能，从图到序列的转换过程伴随着结构和会话间信息的丢失等问题。本发明利用自监督学习框架将基于序列和基于图的会话推荐这两种方案结合起来，将图模式和序列模式视为两个单独的通道，通过对比学习架构集成了上述两个通道。在DC‑Rec模型中，通过通道间对比桥接模块在会话中吸收图和序列知识。通过最大化两个通道之间的互信息，将两种模式信息进行了较为充分的融合。实验结果表明DC‑Rec始终优于其他最先进的会话推荐方法。
-
公开(公告)号：CN119782623A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411979263.1
申请日：2024-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06N5/04 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0499
Abstract: 本发明一种基于数据因果图与反事实推理的用户偏好预测方法、系统及存储介质，涉及行为序列推荐领域，为解决现有的评分公式未充分考虑物品文本信息，且缺乏针对性去偏操作，可能将模型固有的偏差传递至最终的推荐结果中的问题。包括：步骤1、采集用户‑物品交互和物品文本数据；步骤2、构建大模型，基于大模型的序列推荐构建数据因果图，进行干预操作构建反事实世界并进行评分预测，通过计算序列与物品在真实世界和反事实世界中的匹配度、计算在真实世界和反事实世界中物品文本和序列的联合特征匹配度以及计算文本信息与序列的匹配程度，并引入超参λ2控制文本信息对结果的影响尺度，生成最终的预测评分公式；步骤3、通过大模型生成推荐结果。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.017 seconds)
