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申请/专利权人：山东师范大学;齐鲁工业大学(山东省科学院)
摘要：本发明提出了一种电视共享账户的节目推荐方法、系统、介质及设备，应用于电视节目推荐技术领域。通过将每个账户的序列行为构造成图结构并进行图变换，采用节点表示学习的结果作为潜在用户建模网络中的样本对。利用对比聚类用户识别网络（CCUI‑Net）中的实例级对比学习和聚类级对比学习识别潜在用户。为了提高框架的鲁棒性，在实例级对比学习应用于item嵌入；聚类级对比学习有助于将相似行为聚类到同一个用户原型中，并分离不相似的行为，从而提高共享账户建模的准确性。采用注意力机制对不用用户进行赋权，识别不同潜在用户的动态影响，获得更精准的账户表示，进而实现电视节目的个性化推荐。
主权项：1.一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，包括：获取共享账户的行为序列并构造用户和电视节目之间的用户-item交互序列图，对所述用户-item交互序列图分别采用节点丢弃和随机游走进行图变换，获取两个对比视图；对所述两个对比视图分别进行节点表示学习，采用图卷积网络捕捉两个对比视图中的节点序列信息，利用所述节点序列信息获取两个对比视图的item嵌入表示；将所述两个对比视图的item嵌入表示输入到训练好的CCUI-Net模型中，利用注意力机制生成个性化的电视节目推荐结果；其中，采用所述CCUI-Net模型分别对两个对比视图的item嵌入表示进行实例级对比学习和聚类级对比学习，识别共享账户中的潜在用户并将具有相似行为的潜在用户聚类到同一用户模型中，利用注意力机制识别不同潜在用户对共享账户行为的贡献，将不同潜在用户的嵌入表示加权求和，生成个性化的电视节目推荐结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 齐鲁工业大学(山东省科学院) 一种电视共享账户的节目推荐方法、系统、介质及设备
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