公开(公告)号：CN115795005A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211419448.8

申请日：2022-11-14

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 王巍 ,  郑小丽 ,  杜雨晅 ,  张闯

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/33 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种融合对比学习去噪优化的会话推荐方法及装置。该方法利用含有噪声滤除器的注意力机制过滤掉不重要的节点局部嵌入，得到去噪增强的全局会话嵌入，同时引入对比学习技术设置优化策略指导模型进行去噪学习，并通过门控机制为节点局部嵌入和全局会话嵌入分配自适应权重，得到最终的会话推荐列表。本发明有效缓解了现有会话推荐方法难以从携带噪声的匿名会话中准确提取用户偏好的问题，从而提升了会话推荐的准确度、鲁棒性以及解释性。

公开(公告)号：CN114996591A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210583460.6

申请日：2022-05-25

Applicant: 河北工程大学

Inventor： 杜雨晅 ,  王巍 ,  刘华真 ,  张闯 ,  郑小丽 ,  魏忠诚

IPC: G06F16/9536 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种用户推荐方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取包括多个用户的基本信息和多个项目的基本信息的第一信息集；基于第一信息集，利用图卷积神经网络，计算多个用户中每个用户的目标用户特征向量和多个项目中每个项目的目标项目特征向量；根据目标用户特征向量和目标项目特征向量，计算各个用户之间的相似度，并根据各个用户之间的相似度向用户进行内容推荐。本发明能够避免协同过滤推荐算法存在稀疏性问题，提高用户推荐的可靠性。