基于双塔模型的序列感知服务推荐方法

一种基于双塔模型的序列感知服务推荐方法，包括以下步骤：步骤1：创建服务数据集，获取服务交互数据，利用双塔模型构建服务网络图；步骤2：针对服务网络图中的图结构，设计查询感知自注意力机制聚合服务嵌入向量，利用图卷积网络进行服务特征提取；步骤3：利用图粗化为核心的图池化进一步提取重要服务信息；步骤4：捕捉动态变化的焦点服务以及进行图级表示读出，根据焦点服务表示和图级表示读出得到最终的输出嵌入，进而获得目标服务与用户交互的概率。本发明实现服务网络图的构建，有效聚合服务嵌入，提升服务推荐准确性。

《基于双塔模型的序列感知服务推荐方法》是一发明专利，专利号为 2025100631990，当前法律状态为已下证，由中国计量大学提出申请，发明人为陆佳炜;王策策;肖刚;王琪冰;朱妍;李琛，申请日期为2025-01-15，公开（公告）日期为2025-10-21，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/9535 (2019.01)，所属技术领域包括：推荐系统、双塔模型推荐、序列感知服务推荐、服务序列推荐、用户序列偏好建模、服务推荐算法、双塔召回模型、时序偏好推荐、服务个性化推荐、序列感知推荐、双塔语义匹配、服务时序推荐、用户行为序列推荐、服务推荐召回、序列偏好匹配。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：一种基于双塔模型的序列感知服务推荐方法，包括以下步骤：步骤1：创建服务数据集，获取服务交互数据，利用双塔模型构建服务网络图；步骤2：针对服务网络图中的图结构，设计查询感知自注意力机制聚合服务嵌入向量，利用图卷积网络进行服务特征提取；步骤3：利用图粗化为核心的图池化进一步提取重要服务信息；步骤4：捕捉动态变化的焦点服务以及进行图级表示读出，根据焦点服务表示和图级表示读出得到最终的输出嵌入，进而获得目标服务与用户交互的概率。本发明实现服务网络图的构建，有效聚合服务嵌入，提升服务推荐准确性。

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