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龍圖騰網(wǎng)獲悉中山大學申請的專利一種序列推薦模型建模方法及裝置獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN117743687B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202311765397.9，技術領域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權一種序列推薦模型建模方法及裝置是由劉玉葆;張森設計研發(fā)完成，并于2023-12-20向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種序列推薦模型建模方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種序列推薦模型建模方法及裝置，本方案通過基于用戶特征和交互項目序列特征，通過預設的特征門控模型，對用戶特征與交互項目序列特征之間關系進行聚合計算，通過聚合項目之前的關聯(lián)信息來學習一個項目出現(xiàn)在另一個項目的可能性聚合用戶與項目之間的關聯(lián)信息來學習用戶對項目的關注度，然后獲取輸入的目標項目序列，用于代表用戶當前意圖，再結合因果效應計算公式，得到目標項目序列對應的事實預測分數(shù)和反事實因果分數(shù)，結合貝葉斯因果效應損失函數(shù)，對特征門控模型的參數(shù)進行訓練，訓練完成后即可獲得序列推薦模型，按照本建模方法所構建的序列推薦模型能夠準確地學習項目之間的真實關系，從而提高序列推薦模型的推薦預測準確度。

本發(fā)明授權一種序列推薦模型建模方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種序列推薦模型建模方法，其特征在于，包括： 獲取用戶集合以及所述用戶集合對應的歷史交互項目數(shù)據(jù)，并分別基于所述用戶集合以及所述歷史交互項目數(shù)據(jù)，生成用戶特征和交互項目序列特征； 基于所述用戶特征和所述交互項目序列特征，通過預設的特征門控模型，對用戶特征與交互項目序列特征之間關系進行聚合計算，得到聚合特征； 獲取輸入的目標項目序列，結合所述用戶特征與所述聚合特征，結合因果效應計算公式，得到所述目標項目序列對應的事實預測分數(shù)和反事實因果分數(shù)； 根據(jù)所述事實預測分數(shù)與所述反事實因果分數(shù)，計算所述目標項目序列的推薦預測分數(shù)，以根據(jù)所述推薦預測分數(shù)與貝葉斯因果效應損失函數(shù)，對所述特征門控模型的參數(shù)進行訓練，當滿足預設的訓練條件時，基于訓練后的所述特征門控模型，形成序列推薦模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢嗳?a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://iptop.www.hzsmkbearing.com.cn/list?keyword=%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E5%A4%A7%E5%AD%A6&temp=1">中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區(qū)新港西路135號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。