公开(公告)号：CN117076772B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202311057137.6

申请日：2023-08-22

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 万珊珊 ,  杨舒月 ,  吕橙 ,  吴钰泉 ,  符泽斌 ,  邱冬炜

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/535 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/0601

Abstract: 本发明公开一种基于用户心理性格及递进式解离化的图像推荐方法，属于图像推荐领域。该方法首先构建用户高阶强弱特征偏好网络，实现用户的深层次偏好表征。然后提出基于滑动窗口网络的购物心理‑性格提取胶囊，以推断用户购买不同商品的心理和性格差异，多维度深层次表征用户购物行为心理和性格特征。最后提出递进式偏好解离化方法，分别使用点击和加购行为融合，后续引入辅助任务购买、喜欢和使用购物心理和性格作为基础任务，后续引入辅助任务衍生续购偏好，多任务同时解离多个偏好因素，获取不同行为之间显着的用户行为特征。本发明从用户行为序列出发，全面、深层次挖掘隐含信息，提高图像推荐的准确性和多样化。

公开(公告)号：CN118365400A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410188373.X

申请日：2024-02-20

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 万珊珊 ,  杨舒月 ,  符泽斌

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本申请提供了一种基于用户行为的推荐方法及装置，包括：根据目标用户历史交互行为信息，进行演化网络构建，并采用图协同处理方式对构建好的演化网络进行分析处理，预设行为转化概率；构建目标用户的多层级用户行为轨迹树模型；引入共享特征提取器，并采用跨分支注意力机制和跨层级注意力机制对多层级用户行为轨迹树模型进行挖掘处理，确定目标用户的行为偏差分析结果；基于偏差分析结果和行为转化概率，引入多时间戳异步机制，并进行多元视角的异步异质强化学习，确定各项目的累积奖励；根据每个项目的累积奖励，确定为推荐给目标用户的目标项目。通过对用户行为进行分析，确定出用户感兴趣的项目，从而实现个性化推荐和提高推荐结果的准确性。

公开(公告)号：CN117076772A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311057137.6

申请日：2023-08-22

Applicant: 北京建筑大学

Inventor： 万珊珊 ,  杨舒月 ,  吕橙 ,  吴钰泉 ,  符泽斌 ,  邱冬炜

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/535 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/0601

Abstract: 本发明公开一种基于用户心理性格及递进式解离化的图像推荐方法，属于图像推荐领域。该方法首先构建用户高阶强弱特征偏好网络，实现用户的深层次偏好表征。然后提出基于滑动窗口网络的购物心理‑性格提取胶囊，以推断用户购买不同商品的心理和性格差异，多维度深层次表征用户购物行为心理和性格特征。最后提出递进式偏好解离化方法，分别使用点击和加购行为融合，后续引入辅助任务购买、喜欢和使用购物心理和性格作为基础任务，后续引入辅助任务衍生续购偏好，多任务同时解离多个偏好因素，获取不同行为之间显着的用户行为特征。本发明从用户行为序列出发，全面、深层次挖掘隐含信息，提高图像推荐的准确性和多样化。