公开(公告)号：CN119829824A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411505255.3

申请日：2024-10-25

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 宾辰忠 ,  许潼歆

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/901 ,  G06F18/214 ,  G06Q30/0601 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N5/025

Abstract: 本发明公开一种基于知识图时间投影的多行为推荐方法，该推荐方法引入时间因子的知识图谱来准确地捕捉用户兴趣和行为的动态变化和商品的时效性特征，从而提升推荐模型在时间维度上的感知能力。具体来说，该模型在多行为表示的基础上融入时间感知的知识图谱表示来提高多行为推荐方法的推荐性能。以推荐任务为主监督任务对用户和项目的表示进行初步建模。利用知识图谱的信息进行时间投影，来学习项目之间的时间感知的相关关系嵌入表示，从而从而将用户在不同行为间的细粒度意图差异和物品间的时效性特征融入到各个交互关系的多行为嵌入表示当中，来更高效和准确的建模项目和用户的多行为嵌入。在精确的建模完用户和项目的辅助行为和目标行为表示后，通过对比学习将辅助行为的监督信号转移到目标行为中，来提高模型对用户目标行为的推荐性能。

公开(公告)号：CN119577236A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411531975.7

申请日：2024-10-30

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 宾辰忠 ,  许潼歆

IPC: G06F16/9535 ,  G06N5/022 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 由于用户的多行为交互中存在伪相关交互，本发明公开一种多行为推荐中的伪相关知识图构建方法。伪相关知识图的主要作用是捕获项目的静态特征和用户动态的意图之间的细粒度差异，帮助模型建模多行为下项目之间的伪相关性，从而监督并解离用户多行为交互中隐含的伪相关交互，以此来提高模型的行为表征能力和推荐精度。具体来说，由于动态和多方面的用户意图，难以直接测量多行为中用户和项目之间的伪相关关系，我们转而借助项目间的伪相关性来间接地度量用户意图和项目特征之间的伪相关关系，从而构建出伪相关知识图。在现有多行为推荐的基准模型上引入伪相关知识图，并通过解纠缠对比学习，能够从用户的多行为交互中解纠缠伪相关交互，进而通过行为间对比学习将真实语义从辅助行为转移到目标行为，来缓解目标行为中稀疏的监督信号，提高模型的行为表征能力和推荐精度。

公开(公告)号：CN118568344A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410690073.1

申请日：2024-05-30

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 宾辰忠 ,  许潼歆

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/0601 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开一种解离多行为中伪相关的图神经网络推荐方法，该推荐方法从一个全新的角度来处理多行为推荐——解离辅助行为中存在的伪相关信息。具体来说，该模型结合了互信息估计和解纠缠表示来提高多行为推荐方法的推荐性能。以图卷积推荐任务为主推荐任务对用户和项目的交互进行初步建模，进而通过跨行为自注意机制来精确捕捉各个用户在特定行为下的意图表示，从而监督后续伪相关的解离过程。通过双重互信息边界及其优化方法，使模型能够自适应的解离辅助行为当中的伪相关信息，并将真实相关的语义信息转移到目标行为中来缓解目标行为监督信号稀疏的问题。从而有效的提高模型对用户目标行为的推荐性能。