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摘要：本发明涉及深度学习推荐技术领域，提供了一种用户意图解离多行为推荐方法、系统、存储介质及设备。用户意图解离多行为推荐方法包括，获取用户信息、物品信息、用户行为和物品行为；根据用户信息和物品信息，解离用户意图和物品意图，计算用户整体嵌入、物品整体嵌入、用户在不同行为下的特定行为嵌入和物品在不同行为下的特定行为嵌入；增强嵌入，计算用户在目标行为下的增强的特定行为嵌入和物品在目标行为下的增强的特定行为嵌入的内积，将得到的推荐得分由高到低排列，选取排名靠前的若干物品，推荐给用户。本发明解决了现有模型在推断用户在不同行为下动机不明确、高阶关系建模不足以及对比学习中存在的语义混淆问题，提高推荐的准确性。

主权项：1.用户意图解离多行为推荐方法，其特征在于，包括：获取用户信息、物品信息、用户行为和物品行为；根据用户信息和物品信息，解离用户意图和物品意图，得到多个用户意图嵌入和多个物品意图嵌入；分别为用户行为和物品行为创建门控网络，学习在不同行为下的意图关注程度，得到用户不同意图权重和物品不同意图权重，并将多个用户意图嵌入和多个物品意图嵌入输入门控网络，计算用户在不同行为下的特定行为嵌入和物品在不同行为下的特定行为嵌入；将用户的信息和物品的信息转化成用户整体嵌入和物品整体嵌入；分别对用户整体嵌入、物品整体嵌入、用户在不同行为下的特定行为嵌入以及物品在不同行为下的特定行为嵌入进行增强；将增强后的用户整体嵌入融入到增强后的用户在不同行为下的特定行为嵌入中，得到用户在不同行为下的增强特定行为嵌入，将物品整体嵌入融入到增强后的物品在不同行为下的特定行为嵌入中，得到物品在不同行为下的增强特定行为嵌入；计算用户在不同行为下的增强特定行为嵌入和物品在不同行为下的增强特定行为嵌入的内积，得到预测推荐得分，进行监督学习；采用对比学习，将增强后的用户整体嵌入作为锚点，与用户在不同行为下的增强特定行为嵌入进行对比学习；将增强后的物品整体嵌入作为锚点，与物品在不同行为下的增强特定行为嵌入进行对比学习，进行自监督学习；计算用户在目标行为下的增强的特定行为嵌入和物品在目标行为下的增强的特定行为嵌入的内积，得到推荐得分，将推荐得分由高到低排列，选取排名靠前的若干物品，推荐给用户。

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百度查询： 青岛科技大学 用户意图解离多行为推荐方法、系统、存储介质及设备