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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明提出了一种基于用户多意图演进的序列推荐方法，所述方法具体包括：采集用户的历史交互数据，并对数据进行预处理；设计多意图提取模块，捕获用户的多个意图；设计意图感知重映射层，将序列的顺序信息和时间信息显示地注入到用户项目的交互序列中；设计意图感知演进层，捕捉用户每个兴趣意图的动态偏移；设计多意图聚合模块，在更精细的意图粒度上捕获具有更多信息的用户表示。本发明可以同时考虑用户历史交互序列中的潜在多意图、不同意图的动态演变以及丰富候选物品的特征表示最大化的利用多意图嵌入的好处，从而达到提升推荐性能的目的。

主权项：1.一种基于用户多意图演进的序列推荐方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤1：采集用户的历史交互数据，对数据进行预处理并划分训练集、验证集和测试集；步骤2：构建基于用户多意图演进的序列推荐模型，所述推荐模型包括嵌入层、多意图提取模块、意图感知重映射层、意图感知演进层、多意图聚合模块和预测模块；步骤3：利用训练集对步骤2所述基于用户多意图演进的序列推荐模型进行训练；步骤4：利用验证集对步骤2所述基于用户多意图演进的序列推荐模型进行评估，通过评估获取模型在获得最佳性能时的参数设置；步骤5：将用户的历史交互序列与候选项目输入到步骤4所述的基于用户多意图演进的序列推荐模型，计算候选项目相对于该用户的相似性得分，根据相似性得分将项目推荐给用户；所述步骤2包括以下步骤：步骤2.1：对每个用户的历史交互序列进行处理，转换为固定长度，并生成对应的位置信息序列和时间间隔序列；步骤2.2：通过嵌入层获取项目集、用户历史交互序列、位置信息序列和时间间隔序列的嵌入表示；步骤2.3：将通过步骤2.2获得的用户历史交互序列嵌入表示输入到多意图提取模块，获取用户历史交互序列中潜在的多个意图；步骤2.4：将步骤2.2中所述的用户历史交互序列、位置信息序列与时间间隔序列与步骤2.3中所述的多个意图信息输入到意图感知重映射层，通过意图感知重映射层将位置信息和时间信息显示地注入到用户的历史交互序列中，获取用户的多个意图感知序列；步骤2.5：将步骤2.4所述的多个意图感知序列输入到意图感知演进层，捕捉用户每个兴趣意图的动态偏移，获取用户在每个意图下的特征表示；步骤2.6：将步骤2.2中所述的项目集嵌入表示与步骤2.5中所述的用户在每个意图下的特征表示输入到多意图聚合模块，在更精细的意图粒度上捕获具有更多信息的用户特征表示；步骤2.7：将通过步骤2.6获得的用户最终表示与候选项目集输入到预测模块，得到候选项目相对于用户的相似性得分。

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权利要求：

百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于用户多意图演进的序列推荐方法