申请/专利权人：三峡大学

申请日：2023-11-17

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807305A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/9537;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本申请提出了基于电影类型时间间隔的自注意力顺序推荐算法，该算法首先根据用户‑电影交互序列里相同类型的电影计算类型时间间隔；其次使用多头自注意力机制对用户‑电影交互序列、电影的绝对位置和类型时间间隔建模；再次利用卷积神经网络提取用户‑电影交互序列的局部信息，并将模型由线性转换为非线性，提高模型的拟合能力；最终在公开数据集Movielens和Amazon上进行实验，经过训练模型可以得到评价指标NDCG@10和HitRate@10值。本申请可以根据用户的兴趣提供更加精准的推荐。

主权项：1.一种基于电影类型时间间隔的自注意力顺序推荐算法，其特征是包括以下步骤：S1、准备数据集，对数据集中的文件进行预处理，生成算法可以使用的数据格式；S2、对数据集中的用户-电影交互序列和对应的时间序列进行截取；S3、根据数据集中的用户-电影交互序列的时间戳计算相同类型时间间隔矩阵；S4、使用多头自注意力机制对用户-电影交互序列、电影的绝对位置信息和类型时间间隔矩阵进行训练，获得预测模型；S5、使用卷积神经网络提高模型的拟合，然后预测下一个电影。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三峡大学 基于电影类型时间间隔的自注意力顺序推荐算法

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