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申请/专利权人：聊城莱柯智能机器人有限公司;数炬(山东)智能科技有限公司

摘要：一种基于个性化推荐系统的负样本采样方法，属于个性化推荐领域，包括：步骤一：收集用户历史交互数据，统计用户在不同时间窗口内对不同商品类别的交互次数；步骤二：根据用户的历史交互数据，采用滑窗的方式，在给定的时间窗口内，将统计的用户与各个商品类别的交互次数作为正样本计数；步骤三：计算用户兴趣转移概率，同时计算负样本的采样概率；步骤四：对每个类别中的物品按概率进行采样，将采样得到的负样本与正样本结合，进行推荐模型训练，再得到负样本采样数量；步骤五：增量学习模型更新，重新部署上线。本发明通过估计用户在时间块之间相对于项目集群的兴趣转移，使用估计的用户兴趣变化来偏置负采样器，提供高质量负样本。

主权项：1.一种基于个性化推荐系统的负样本采样方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：收集用户历史交互数据；收集用户与商品的交互数据，包括用户ID、商品ID以及交互时间，通过所述交互数据统计用户在不同时间窗口内对不同商品类别的交互次数，其中，时间窗口根据实际情况设定；步骤二：正样本计数统计；根据用户的历史交互数据，采用滑窗的方式，在给定的时间窗口内，将统计的用户与各个商品类别的交互次数作为正样本计数；步骤三：计算用户兴趣转移概率，同时计算负样本的采样概率；设定商品共有K个类别，在时刻t、单个用户u与K个类别中的交互商品数量为，单个用户u在时刻t与所有商品的总交互次数为，则单个用户u从t-1到t时间范围内，在各个类别的兴趣转移概率为： ；其中，为兴趣转移概率；为系数；为时间衰减函数，计算公式为： ；其中，T-t为当前时刻T与时刻t的差值，为衰减系数；以后验分布和兴趣转移概率计算负样本的采样概率： ；其中，为用户u在t时刻选择k类别的负样本次数；最后，根据每个商品类别的采样概率，为每个用户在当前时间窗口内进行负样本采样；步骤四：负样本采样；对每个类别中的物品按概率进行采样，将采样得到的负样本与正样本结合，进行推荐模型训练；根据每个类别的采样概率，以及每个类别K、每个用户u在时间t未交互过的Y个负样本，计算得到每个类别K的负样本采样数量为；步骤五：增量学习模型更新；使用负样本集进行协同过滤模型训练，更新用户和商品的隐式表示向量；将部分新增的样本数据与旧模型进行融合，得到融合后的推荐模型；使用融合后的推荐模型为用户提供实时推荐服务。

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