公开(公告)号：CN118886948A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410919903.3

申请日：2024-07-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 段思睿 ,  付闽鑫 ,  王蓉 ,  贾朝龙 ,  李茜 ,  李暾 ,  肖云鹏

IPC: G06Q30/0202 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q30/0601 ,  G06F16/9535 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明属于个性化推荐技术，具体涉及一种基于桥连接实现跨平台序列融合的商品点击率预测方法，包括：收集每个平台下用户行为数据，对用户行为数据进行预处理，生成包含用户操作信息的时间序列；将每个平台下的时间序列进行切割成多个的时间单位序列，并通过双曲空间映射的桥连接方式对切割的时间单位序列进行跨平台融合，得到商品网络结构；根据商品网络结构中商品数量和历史记录操作时间对序列中不同操作进行加权求和，生成用户个性化推荐潜在兴趣商品的点击率预测值。本发明通过对不同操作赋予不同的权重，使得推荐结果更接近真实情况，生成准确率更高的推荐序列，同时，通过跨平台用户行为序列数据融合，能够实现更精确的商品推荐序列。

公开(公告)号：CN119444365A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411568118.4

申请日：2024-11-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 段思睿 ,  付闽鑫 ,  王蓉 ,  贾朝龙 ,  李茜 ,  李暾 ,  肖云鹏

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明属于电商平台个性化推荐技术，具体涉及一种实现跨平台商品特征融合的商品点击率预测方法，包括：提取目标平台商品特征信息指导源平台商品迁移；根据用户行为和关系信息、共享商品集合和私有商品集合得到不同的向量，并进行嵌入拼接为一个特征向量；根据用户自身属性和潜在兴趣商品相似度对用户群体进行划分，构建相似用户群体；对群体内每个用户进行独立的点击率预测计算，并进行聚合得到用户对于该商品的综合点击率预测值。本发明通过对源平台商品集合划分，同时通过商品和行为的知识图谱，将不同类型向量嵌入拼接得到信息更完整的最终向量，能够实现更精确的商品推荐序列。