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对比学习增强的双流模型推荐系统及算法
发布时间: 2023-11-07
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
物理
成果介绍
本发明公开了对比学习增强的双流模型推荐系统及算法，能够获取用户长期偏好兴趣，且能够将用户的长期和短期偏好结合，利用隐式偏好捕捉用户的动态偏好数据，从而更好地提升推荐的准确性，包括：首先利用Transformer的特性来进行数据中时序特征的学习，获得用户的长期的兴趣；然后利用GCN学习探究物品转换过程中的空间结构的特征信息；最后将Transformer和GCN获得的特征信息使用位置编码和全局图编码来组合，并且同时利用对比学习方法来进行模型的表征学习辅助。
成果亮点
权利要求
1.对比学习增强的双流模型推荐算法，其特征在于，包括：首先利用Transformer的特性来进行数据中时序特征的学习，获得用户的长期的兴趣；然后利用GCN学习探究物品转换过程中的空间结构的特征信息；最后将Transformer和GCN获得的特征信息使用位置编码和全局图编码来组合，并且同时利用对比学习方法来进行模型的表征学习辅助。
2.根据权利要求1所述的对比学习增强的双流模型推荐算法，其特征在于，所述Transformer的Encoder结构包括Self-Attention的模块，数据经过Self-Attention模块得到加权之后的特征向量Z，特征向量Z即Attention(Q，K，V)：
其中，Q为Query矩阵，K为Key矩阵，V为Value矩阵，为尺度标度，dk为Query矩阵和Key矩阵的维度。
团队介绍
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生AC态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
成果资料
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