公开(公告)号：CN115601098A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211171763.3

申请日：2022-09-26

Applicant: 重庆文理学院(CN)

Inventor： 张全贵 ,  李鑫 ,  冯勰 ,  罗代忠 ,  马新强 ,  黄羿

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/9537 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于物品属性与时序模式耦合关系的序列推荐方法和系统，属于智能推荐技术领域，本发明要解决的技术问题为如何充分利用用户以及物品的交互会话序列模式与物品属性信息之间存在的耦合关系有效提高推荐的准确性，采用的技术方案为：该方法具体如下：构建数据集；划分数据集；构建序列推荐模型：通过GRU网络学习用户与物品交互时序关系、物品属性时序关系，并通过注意力机制网络学习物品属性与时序模式耦合关系，再结合候选物品交互预测层构建序列推荐模型；训练序列推荐模型：将训练集输入到序列推荐模型中，序列推荐模型学习融合物品属性与时序模式耦合关系的交互序列模式表示，进而训练出序列推荐模型的可学习参数；序列推荐模型预测。