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发明

一种基于多行为多视图的危机场景下的信息推荐方法2026

2024-04-16 07:22:42 发布于四川 85
  • 申请专利号：CN202410006707.7
  • 公开（公告）日：2026-04-21
  • 公开（公告）号：CN117874338A
  • 申请人：复旦大学
摘要：本发明公开了一种基于多行为多视图的危机场景下的信息推荐方法。该方法的具体步骤如下：（1）根据危机场景的特性对数据进行预处理，并获得推荐候选池；（2）将用户向量、项目向量以及项目文本内容作为模型的输入；（3）经过嵌入层获得用户初始嵌入及项目初始嵌入；（4）经过候选生成层，对用户的多行为利用多视图进行表示学习；（5）根据结果和损失更新模型参数，不断训练直至达到收敛停止条件；（6）经过排序层获得TOP N推荐列表；（7）保存模型，在新数据中加载模型并得到推荐列表。本发明通过提高危机场景下的信息推荐模型的准确性，将多行为、多视图等与危机场景的特性充分结合，从而提升该特殊场景下的推荐任务效果。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117874339 A (43)申请公布日 2024.04.12 (21)申请号 202410008355.9 (22)申请日 2024.01.03 (71)申请人 北京华乐思教育科技有限公司 地址 100000 北京市海淀区上地三街9号A 座7层A801 (72)发明人 郑永柏　张小丰　程举林　 (74)专利代理机构 北京冠和权律师事务所 11399 专利代理师 吴金水 (51)Int.Cl. G06F 16/9535 (2019.01) G06N 3/04 (2023.01) G06Q 50/20 (2012.01) 权利要求书3页 说明书13页 附图2页 (54)发明名称 一种测试分析学习内容智能推荐系统及方 法 (57)摘要 本发明提供了一种测试分析学习内容智能 推荐系统及方法，包括：数据采集模块，用于采集 用户的学习浏览数据，并对学习浏览数据进行处 理，得到用户的学习行为特征；内容推荐模块，用 于基于用户当前学习阶段的知识点分布网络和 神经网络构建内容推荐模型，并基于内容推荐模 型对用户的学习行为特征进行分析，得到待推荐 学习内容；推荐优化模块，用于对待推荐学习内 容进行推荐等级划分，并基于等级递增顺序依次 将推荐等级划分结果推荐至用户终端，且基于用 户终端对不同推荐等级内容的反馈数据对用户 A 的学习行为特征进行负反馈调整。提高了学习内 9 容推荐的适应性以及准确性，保障了用户的学

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