一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法（人工智能AI、大数据分析、服务推荐、大数据挖掘、在线服务计算、电商）

本发明公开了一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法，以在线应用记录的用户交互日志为数据源，获取用户的完整历史交互序列以及对应类别序列，首先在个性化程度上分别捕获用户长期的稳定兴趣和短期的动态兴趣，然后利用服务类别信息捕获用户的从众兴趣。该方法针对基于隐式解耦表征学习的方法依赖于人工设置的潜在兴趣个数，难以适应不同应用场景，且没有考虑不同在线应用服务类别因素的问题，分别基于完整序列、最近序列和类别序列学习用户的长期兴趣、短期兴趣和从众兴趣，避免人工设置潜在兴趣个数的弊端，并考虑不同在线应用类别因素的影响，捕获用户的从众兴趣作为推荐结果可解释性的基础，帮助应用提供商有针对性的调整推荐策略。

《一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法（人工智能AI、大数据分析、服务推荐、大数据挖掘、在线服务计算、电商）》是一发明专利，专利号为 2022116349712，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为王东京;万峰;俞东进;张新;邓水光，申请日期为2022-12-19，公开（公告）日期为2026-05-01，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/9535 (2019.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：超图卷积神经网络、图神经网络、机器学习、用户画像建模、超图学习、深度学习、行为序列挖掘、多特征融合、音乐流媒体推荐、短视频平台推荐、在线视频推荐、APP 内服务推荐、会员内容推荐、资讯内容推荐、直播内容推荐、数字服务推荐、内容平台个性化分发、用户行为分析、平台流量运营、广告候选推荐、线上服务检索、个性化内容推荐引擎。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法，以在线应用记录的用户交互日志为数据源，获取用户的完整历史交互序列以及对应类别序列，首先在个性化程度上分别捕获用户长期的稳定兴趣和短期的动态兴趣，然后利用服务类别信息捕获用户的从众兴趣。该方法针对基于隐式解耦表征学习的方法依赖于人工设置的潜在兴趣个数，难以适应不同应用场景，且没有考虑不同在线应用服务类别因素的问题，分别基于完整序列、最近序列和类别序列学习用户的长期兴趣、短期兴趣和从众兴趣，避免人工设置潜在兴趣个数的弊端，并考虑不同在线应用类别因素的影响，捕获用户的从众兴趣作为推荐结果可解释性的基础，帮助应用提供商有针对性的调整推荐策略。

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