公开(公告)号：CN116228365A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310237936.5

申请日：2023-03-13

Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)

Inventor： 鲜学丰 ,  方立刚 ,  杜鑫雨 ,  赵朋朋 ,  张量

IPC: G06Q30/0601 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F18/40

Abstract: 本发明公开了一种物品推荐的神经网络的生成方法、物品推荐方法及其装置，该生成方法包括：获取多个交互队列，每个交互队列均对应有用户，每个交互队列均包含有对应的用户交互过的若干物品，且物品对应的交互的发生事件越早，在所述交互队列中，越靠近队头；创建注意力机制的神经网络，所述神经网络包含有频率斜坡采样层、时域自注意力层和频域注意力层；基于所有交互队列，对所述神经网络进行训练。从而生成了一个能够进行物品推荐的神经网络。

公开(公告)号：CN116089724A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310151328.2

申请日：2023-02-22

Applicant: 苏州市职业大学(苏州开放大学)

Inventor： 鲜学丰 ,  杜鑫雨 ,  董虎胜 ,  赵朋朋 ,  方立刚

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/0601 ,  G06F18/214 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种对比学习模型的生成方法、物品推荐方法及其装置，该生成方法包括以下步骤：获取若干交互序列，每个交互序列均包含有用户以及与所述用户有过交互的若干物品；获取每个交互序列中所有物品对应的编码的集合E；对多个交互序列进行预处理，创建对比学习模型，并利用若干交互序列对该对比学习模型进行训练。综上所述，该对比学习模型能够向用于推荐将来最有可能交互的若干项目，从而极大的提高该用户购买该项目的可能性。