公开(公告)号：CN117349682A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311351350.8

申请日：2023-10-18

申请人： 合肥工业大学 ,  安徽无攸科技有限公司

发明人： 张琨 ,  帅杰 ,  鲍纪敏 ,  吴乐 ,  洪日昌 ,  周海林 ,  程文正

IPC分类号： G06F18/22 ,  G06F18/26 ,  G06F40/216 ,  G06F16/335

摘要： 本发明公开了一种用户多兴趣增强的抽取式可解释推荐方法，包括：1、基于大语言模型利用观点提取方法从评论中提取包含用户观点作为解释句子，利用文本摘要方法从用户历史评论中总结用户偏好；2、基于用户偏好和解释句子构建用户多偏好增强的抽取式可解释推荐模型；3、设计自适应对齐训练策略匹配相同主题的解释句子与用户偏好表征，优化用户偏好表征；4、采用随机梯度下降方法训练建立的模型，利用建立好的抽取式可解释推荐模型推断用户对产品感兴趣的原因。本发明能够更加关注基于主题的用户多偏好表征与解释句子间的关联性，缓解用户偏好表征与解释句子的主题不匹配问题，更好建模用户偏好表征，进一步提高抽取式可解释模型的性能。

公开(公告)号：CN116578776A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310455876.4

申请日：2023-04-25

申请人： 合肥工业大学

发明人： 张琨 ,  鲍纪敏 ,  吴乐 ,  汪萌

IPC分类号： G06F16/9535 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06Q10/04

摘要： 本发明公开了一种融合从众性建模的去偏新闻推荐方法，其步骤包括：1、分析新闻推荐中决定用户点击行为的因素，基于观测到的现象构建因果图；2、基于构建的因果图建立融合新闻流行度和用户的从众性特质建模的去偏新闻推荐模型；3、利用新闻数据集构建更具挑战性的去偏新闻推荐数据集，并采用负采样方法训练建立的模型；4、利用建立好的去偏新闻推荐模型实现用户对新闻的点击率预估任务。本发明能够更加关注用户点击行为背后的复杂因素，从而能实现更高质量的去偏新闻推荐。