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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于多视图转换的双目标域个性化物品推荐方法及装置，属于人工智能技术领域。方法包括：通过对用户行为进行编码和模型训练，得到每个目标域的用户直接嵌入、用户关系嵌入和用户基于元路径的嵌入；分别构建个性化桥接函数，将本目标域的各个用户嵌入转换到另一个目标域；对各个转换后的嵌入进行合并，得到转换到本目标域的多视图转换嵌入；利用本目标域的解码器对用户直接嵌入和多视图转换嵌入进行解码，分别得到域内和跨域预测的物品推荐结果；利用联合损失函数对整个模型进行训练。本方法能够提供更加个性化和精确的推荐内容，有效减少单一视角带来的偏差和数据稀疏性问题，提高整体推荐系统的鲁棒性和可靠性。
主权项：1.一种基于多视图转换的双目标域个性化物品推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：分别构建两个目标域的关系图卷积网络RGCN模型和异构图注意力网络HAN模型，对所述RGCN模型和所述HAN模型进行训练，分别得到每个目标域的用户关系嵌入和用户基于元路径的嵌入；S2：对每一个目标域，使用本目标域的编码器对用户在本目标域的交互行为进行编码，获得本目标域的用户直接嵌入：S3：对每一个目标域，分别构建用户直接嵌入、用户关系嵌入和用户基于元路径的嵌入的个性化桥接函数，通过所述个性化桥接函数，将本目标域的用户直接嵌入、用户关系嵌入和用户基于元路径的嵌入转换到另一个目标域；S4：对每一个目标域，将从另一个目标域转换得到的用户直接嵌入、用户关系嵌入和用户基于元路径的嵌入进行合并，得到转换到本目标域的多视图转换嵌入；S5：对每一个目标域，利用本目标域的解码器对所述用户直接嵌入进行解码，得到域内预测的物品推荐结果；利用本目标域的解码器对所述多视图转换嵌入进行解码，得到跨域预测的物品推荐结果；S6：利用联合损失函数对整个模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于多视图转换的双目标域个性化物品推荐方法及装置
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