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龍圖騰網獲悉河海大學申請的專利一種面向動態時間場景應用的個性化推薦方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115329194B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210968240.5，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種面向動態時間場景應用的個性化推薦方法及裝置是由倪建軍;曹衛東;唐廣翼;姜博嚴;蔡瑜設計研發完成，并于2022-08-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向動態時間場景應用的個性化推薦方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向動態時間場景應用的個性化推薦方法及裝置，包括：數據預處理、訓練反向預測模型、偽歷史項目生成、短序列增強、生成時間感知自注意力推薦模型等步驟。本發明可以提高推薦系統適應動態時間場景的能力。本發明具有準確率高、拓展性強等優點；相對于目前的個性化推薦方法，本發明緩解了推薦系統的數據稀疏問題，提高了推薦結果的準確性，使得推薦結果更具個性化，且能隨時間變化不斷更新推薦結果，有更強的實用性。

本發明授權一種面向動態時間場景應用的個性化推薦方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種面向動態時間場景應用的個性化推薦方法，其特征在于，所述方法包括： 1、對用戶的原始數據集進行預處理，得到長序列用戶行為序列和短序列用戶行為序列其中，所述用戶分為長序列用戶和短序列用戶； 2、逆轉所述長序列用戶行為序列，利用逆轉的長序列用戶行為序列訓練得到反向預測模型 3、將所述反向預測模型遷移至短序列用戶行為序列上，生成短序列用戶的偽歷史項目，得到增強后的短序列用戶行為序列 4、將長序列用戶行為序列和增強后的短序列用戶行為序列一起作為時間感知自注意力推薦模型的輸入，生成用戶的時間間隔矩陣Ru，其中所述時間間隔矩陣Ru包括時間間隔信息； 5、訓練得到時間感知自注意力推薦模型；將時間間隔信息、用戶行為序列和項目的絕對位置信息一起輸入到時間感知自注意力模塊中訓練，并最終得到時間感知自注意力推薦模型，實現推薦功能； 其中將時間間隔信息、用戶行為序列和項目的絕對位置信息一起輸入到時間感知自注意力模塊中訓練，包括：5a、嵌入層：對于每個輸入序列，將用戶行為序列轉換為項目嵌入矩陣，絕對位置信息轉換為絕對位置嵌入矩陣，時間間隔信息轉換為時間間隔嵌入矩陣；5b、模型輸入：在嵌入層后，計算一個新的序列；5c、位置前饋網絡：為使模型具有非線性特征來考慮不同潛在維度之間的相互作用，對自注意層的每個輸出應用位置前饋網絡：將嵌入層的輸出zi作為位置前饋網絡的輸入，得到位置前饋網絡的輸出FFNzi：5d、堆疊自注意塊：采用了殘差連接、輟學和層歸一化處理；5e、預測層：為了預測用戶可能的下一個行動，使用SoftMax函數來計算用戶對候選項目yi,t的交互概率pyi,t。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河海大學，其通訊地址為：211100 江蘇省南京市江寧區佛城西路8號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。