融合双尺度对比学习和多目标优化的数据服务推荐方法
一种融合双尺度对比学习和多目标优化的数据服务推荐方法,首先,借助模体从服务当中提取超图结构,以此对服务数据之间的复杂关系展开研究。为减少噪声带来的影响,在超图卷积过程中引入了一个卷积权重矩阵,并基于该权重矩阵结合混合随机游走在构建的超图上进行卷积操作;进一步,采用通道注意力机制对不同通道上的卷积结果进行合并,并通过双尺度对比学习方法,最大化推荐模型得到的信息,最后使用多目标模型优化推荐结果。本发明提高Web API推荐效果。
《融合双尺度对比学习和多目标优化的数据服务推荐方法》是一发明专利,专利号为 2024116818589,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;费佳欢;肖刚;高佳诚;王琪冰;李琛,申请日期为2024-11-22,公开(公告)日期为2025-11-11,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、数据服务推荐、双尺度对比学习、多目标优化推荐、服务对比推荐、多目标服务推荐、数据服务个性化推荐、对比学习推荐模型、服务多目标匹配、双尺度特征对比、数据服务推荐算法、多目标协同推荐、服务特征对比学习、数据服务召回、多目标偏好推荐。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:一种融合双尺度对比学习和多目标优化的数据服务推荐方法,首先,借助模体从服务当中提取超图结构,以此对服务数据之间的复杂关系展开研究。为减少噪声带来的影响,在超图卷积过程中引入了一个卷积权重矩阵,并基于该权重矩阵结合混合随机游走在构建的超图上进行卷积操作;进一步,采用通道注意力机制对不同通道上的卷积结果进行合并,并通过双尺度对比学习方法,最大化推荐模型得到的信息,最后使用多目标模型优化推荐结果。本发明提高Web API推荐效果。
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