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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

153 篇 专利

馆藏范围

153 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

8 篇 清华大学
6 篇 中山大学
5 篇 华南理工大学
5 篇 北京京东世纪贸易...
4 篇 合肥工业大学
3 篇 重庆邮电大学
3 篇 深圳买个宝科技有...
3 篇 杭州微拓科技有限...
3 篇 杭州电子科技大学
3 篇 平安科技有限公司
3 篇 北京京东尚科信息...
2 篇 北京快牛智营科技...
2 篇 深圳乐信软件技术...
2 篇 中国人民解放军国...
2 篇 广州智慧城市发展...
2 篇 重庆凡骄网络科技...
2 篇 纪信智达信息技术...
2 篇 天津大学
2 篇 博拉网络股份有限...
2 篇 哈尔滨理工大学

作者

5 篇 许勇
5 篇 高宸
5 篇 金德鹏
5 篇 徐裕键
5 篇 李勇
5 篇 张良伦
4 篇 胡杰
3 篇 周亮
3 篇 王蓉
3 篇 肖云鹏
3 篇 谢娟玉
3 篇 卢中县
3 篇 李江红
3 篇 李鑫
3 篇 李暾
3 篇 王冠鸿
2 篇 陈洪超
2 篇 董军宇
2 篇 杨国正
2 篇 王宏伟

语言

153 篇 中文

检索条件"主题词=用户商品"

共 153 条记录，以下是51-60 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于元学习和知识图谱的商品推荐方法

一种基于元学习和知识图谱的商品推荐方法

引用

作者：俞奎王雨薇李玉玲解弘艺 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

本发明公开了一种基于元学习和知识图谱的商品推荐方法，包括：1)获取用户商品历史交互记录数据，构建用户‑商品交互二分图作为推荐模型的训练数据；2)获取商品属性以及属性之间的关联特征，并利用先验知识构建成背景知识图谱；3)构建... 详细信息

标准号: CN114708064A

本发明公开了一种基于元学习和知识图谱的商品推荐方法，包括：1)获取用户商品历史交互记录数据，构建用户‑商品交互二分图作为推荐模型的训练数据；2)获取商品属性以及属性之间的关联特征，并利用先验知识构建成背景知识图谱；3)构建基于元学习和知识图谱的推荐模型，选取合适的损失函数来优化模型参数和特征向量；4)利用推荐模型对未交互过的商品未来产生交互的可能性进行评分预测，最终按照评分顺序得到商品推荐结果。本发明采用了基于元学习和知识图谱的技术，通过融合商品属性的背景知识图谱，仅使用少量的训练数据训练推荐系统就可以为用户精准地推荐其可能感兴趣的商品。

关键词：图谱背景知识商品属性商品推荐训练数据构建历史交互记录关联特征损失函数特征向量推荐系统先验知识用户商品优化模型二分图学习融合预测

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一种基于超图重构的社交平台推荐方法

一种基于超图重构的社交平台推荐方法

引用

作者：易军韩笑奇张松刘盛陈洪超葛滔周伟 400010 重庆市渝中区民生路235号附1号第43层1-2/2/3/4-2(43-C)

本发明涉及一种基于超图重构的社交平台推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：捕获社交平台上注册用户对社交平台出售商品的历史交互记录信息，并构造出用户和商品交互矩阵A；对社交平台中用户和商品节点进行编码，形成用户特征向量和... 详细信息

标准号: CN117370782A

本发明涉及一种基于超图重构的社交平台推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：捕获社交平台上注册用户对社交平台出售商品的历史交互记录信息，并构造出用户和商品交互矩阵A；对社交平台中用户和商品节点进行编码，形成用户特征向量和商品特征向量；对互矩阵A进行归一化操作并进行信息聚合；对交互矩阵A进行信息传递；构建用户超图关联矩阵和商品超图关联矩阵；将用户超图关联矩阵和商品超图关联矩阵输入超边过滤器生成高质量的用户超图结构和商品超图结构；进行超图信息传递；进行用户商品推荐的结果预测；优化并输出推荐结果。本发明具有能挖掘高质量的用户和商品的特征向量、能为用户提供更加个性化和高质量的商品推荐的优点。

关键词：关联矩阵社交平台交互矩阵图结构矩阵历史交互记录用户特征向量归一化操作过滤器生成结果预测商品特征商品推荐特征向量信息传递信息聚合用户商品用户提供注册用户图信息重构的构建向量捕获个性化输出传递挖掘优化

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一种转运车车载称重电子结算系统及方法

一种转运车车载称重电子结算系统及方法

引用

作者：朱义刘川杰李松柏李学荣 610041 四川省成都市高新区天府大道中段765号天府软件园

本发明公开了一种转运车车载称重电子结算系统，该系统包括车载称重传感器装置、称重终端装置、用户手持终端装置和电子结算平台。本发明通过称重传感器装置和称重终端装置能够在商品完成搬运至转运车后，即可完成商品称重，实现称重即... 详细信息

标准号: CN110619549B

本发明公开了一种转运车车载称重电子结算系统，该系统包括车载称重传感器装置、称重终端装置、用户手持终端装置和电子结算平台。本发明通过称重传感器装置和称重终端装置能够在商品完成搬运至转运车后，即可完成商品称重，实现称重即转运的目的，并将重量信息传送至用户手持终端，避免了商品先称重后搬运的繁琐；通过用户商品信息的录入和卖方、买方、司磅员的三方确认，避免了交易出错的可能，且能够形成完整的农副产品交易过程的追溯信息；通过用户扫码支付的方式，保证了信用卡、借记卡、支付宝和微信支付的边界，实现了电子结算的高效率进行，避免了因现金交易、赊欠交易而造成的后续问题。

关键词：称重称重传感器装置用户手持终端称重终端电子结算转运车搬运电子结算系统农副产品交易后续问题现金交易用户商品重量信息高效率借记卡出错交易录入转运信用卡卖方买方追溯传送保证

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一种基于用户多意图的社会化推荐方法、装置及介质

一种基于用户多意图的社会化推荐方法、装置及介质

引用

作者：许勇谢海泉 510641 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种基于用户多意图的社会化推荐方法、装置及介质，其中方法包括：获取数据集，构建图结构数据；构建包含两部分图卷积网络的推荐模型，用于先后建模用户商品交互关系和用户社交关系；意图空间映射；交互意图解耦合学习；... 详细信息

标准号: CN116361540A

本发明公开了一种基于用户多意图的社会化推荐方法、装置及介质，其中方法包括：获取数据集，构建图结构数据；构建包含两部分图卷积网络的推荐模型，用于先后建模用户商品交互关系和用户社交关系；意图空间映射；交互意图解耦合学习；自适应去噪；用户社交多影响学习；无监督学习；结合得到的最终商品特征向量、最终用户特征向量和无监督学习对推荐模型进行训练学习；将推荐模型最终学习到的用户和商品特征向量进行打分预测，得到推荐商品顺序。本发明充分挖掘用户商品交互中的多意图影响，以及用户社交关系的多影响，学习更细粒度的用户表征和商品表征，获得更加准确的推荐结果。本发明可广泛应用于推荐系统技术领域。

关键词：用户社交无监督学习特征向量用户商品构建学习获取数据交互关系空间映射商品顺序商品特征推荐系统训练学习用户表征最终商品最终用户解耦合图结构细粒度自适应建模去噪向量挖掘预测应用网络

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一种基于AI的新媒体智能营销平台

一种基于AI的新媒体智能营销平台

引用

作者：沈扬胡杰 518000 广东省深圳市福田区福田街道岗厦社区彩田路3069号星河世纪A栋3611F16

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于AI的新媒体智能营销平台，包括：购物数据采集模块，用于获取购物数据，推荐商品获取模块，用于根据购物数据得到推荐商品集合，相似用户获取模块，用于得到相似用户集合，备选推荐商品模... 详细信息

标准号: CN117132368B

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于AI的新媒体智能营销平台，包括：购物数据采集模块，用于获取购物数据，推荐商品获取模块，用于根据购物数据得到推荐商品集合，相似用户获取模块，用于得到相似用户集合，备选推荐商品模块，用于根据推荐商品集合和相似用户集合得到备选推荐集合，价格区间获取模块，用于得到任意一个用户的敏感价格区间，第一推荐商品模块，用于得到第一推荐商品集合，商品推荐模块，用于将推荐商品集合和第一推荐商品集合中的购物商品对用户进行推荐。本发明用户原有的推荐商品基础上，通过与相似性用户的推荐商品合并分析，对用户的可推荐商品进行扩展，增加了对用户商品推荐的多样性。

关键词：商品集合购物数据相似用户集合获取模块价格区间商品模块备选数据处理技术采集模块商品获取商品推荐营销平台用户商品新媒体原有的多样性购物合并敏感智能分析

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一种用于电子商务的智能推荐系统

一种用于电子商务的智能推荐系统

引用

作者：张禹潘银芳徐兴华 325000 浙江省温州市府东路717号

本申请公开了一种用于电子商务的智能推荐系统，涉及电子商务技术领域，包括：用户数据采集模块、用户管理模块、商品管理模块和购买推荐模块；用户数据采集模块用于采集用户的行为数据、历史购物记录和用户基本信息，并对数据信息进行... 详细信息

标准号: CN118172138A

本申请公开了一种用于电子商务的智能推荐系统，涉及电子商务技术领域，包括：用户数据采集模块、用户管理模块、商品管理模块和购买推荐模块；用户数据采集模块用于采集用户的行为数据、历史购物记录和用户基本信息，并对数据信息进行预处理；用户管理模块用于对用户基本信息进行验证管理，并对用户档案和用户商品订单进行建模管理；商品管理模块用于根据商品类别对商品进行品类建模，根据搜索关键字中部分字符作为查询条件来进行商品检索，并对商品进行更新管理，及对商品进行展示；购买推荐模块用于采用混合智能推荐模型对用户进行个性化商品推荐，本发明有效缓解了系统的冷启动问题，并且采用混合推荐算法使得推荐预测准确度更高。

关键词：商品管理模块用户管理模块用户基本信息采集模块推荐模块用户数据建模预处理电子商务技术智能推荐系统个性化商品搜索关键字准确度查询条件电子商务更新管理混合智能商品检索商品类别数据信息行为数据验证管理用户档案用户商品有效缓解冷启动算法购买采集购物预测记录申请展示管理

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一种直播购物的方法、系统、设备和计算机存储介质

一种直播购物的方法、系统、设备和计算机存储介质

引用

作者：闫子伟 450000 河南省郑州市郑东新区商都路6号商都世贸中心D座803室

本发明公开了一种直播购物的方法，该方法包括以下步骤：用户端选择需要购买的商品，向平台端发出直播购物请求；平台端接收用户指令，进入到商品信息界面；平台端检测用户商品直播请求，向商户端发出直播请求；商户端接收直播请求，通... 详细信息

标准号: CN113852869A

本发明公开了一种直播购物的方法，该方法包括以下步骤：用户端选择需要购买的商品，向平台端发出直播购物请求；平台端接收用户指令，进入到商品信息界面；平台端检测用户商品直播请求，向商户端发出直播请求；商户端接收直播请求，通过平台端与用户端建立直播连接，交互对应商品信息；解决了现有技术中传统购物效率低，网络购物无法真实了解产品样式，也无法实时互动议价，直播购物无法针对特定商品直接沟通、处于被动购物的问题。

关键词：直播购物商品信息用户端商户产品样式接收用户实时互动网络购物用户商品端检测指令购买

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基于图注意力网络的长尾商品推荐方法及系统

基于图注意力网络的长尾商品推荐方法及系统

引用

作者：李勇郑瑜高宸金德鹏徐裕键郁佳杰张良伦 100084 北京市海淀区双清路30号清华大学

本发明实施例提供一种基于图注意力网络的长尾商品推荐方法及系统，该方法包括：获取待推荐商品交互信息，所述待推荐商品交互信息包括待推荐商品ID信息集合、用户ID信息集合、待推荐商品流行度信息和用户商品交互记录信息，所述待推荐... 详细信息

标准号: CN111681067B

本发明实施例提供一种基于图注意力网络的长尾商品推荐方法及系统，该方法包括：获取待推荐商品交互信息，所述待推荐商品交互信息包括待推荐商品ID信息集合、用户ID信息集合、待推荐商品流行度信息和用户商品交互记录信息，所述待推荐商品流行度信息表示用户与商品之间的交互数量信息；将所述待推荐商品交互信息输入到训练好的商品推荐模型，得到待推荐商品的推荐结果；所述训练好的商品推荐模型是通过图注意力网络构建的，并由标记为负样本的样本商品ID信息和样本用户ID信息训练得到的。本发明实施例基于图注意力网络提升长尾商品的推荐效果，使得向用户推荐的商品中包含更多长尾商品。

关键词：交互信息商品推荐长尾注意力流行度集合用户ID信息交互记录数量信息网络构建信息表示样本用户用户商品用户推荐负样本样本网络

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基于双曲对比学习的知识感知推荐方法和系统、介质及设备

基于双曲对比学习的知识感知推荐方法和系统、介质及设备

引用

作者：张维玉朱子红周小丁韩慧鹿文鹏 250353 山东省济南市长清区大学路3501号齐鲁工业大学

本发明公开了基于双曲对比学习的知识感知推荐方法和系统、介质及设备，属于对比学习及推荐技术领域，本发明要解决的技术问题为如何从用户浏览过的商品中，挖掘商品所包含的特征，从而更好地向用户推荐符合其偏好的商品，技术方案为：... 详细信息

标准号: CN117974272A

本发明公开了基于双曲对比学习的知识感知推荐方法和系统、介质及设备，属于对比学习及推荐技术领域，本发明要解决的技术问题为如何从用户浏览过的商品中，挖掘商品所包含的特征，从而更好地向用户推荐符合其偏好的商品，技术方案为：构建训练数据集；数据增强；商品节点聚合；用户节点聚合；候选商品预测：在用户和商品进行L层聚合后，得到用户和项目在每一层中的表示，并将用户和项目在每一层中的表示相加得到最终的表示，再基于余弦相似度预测用户和商品交互的可能性，并将用户商品预测分数相加得到最终的预测结果；对比学习：通过结合角度损失、视图对比损失以及交互对比损失优化函数得到最终的目标函数。

关键词：聚合相加训练数据集余弦相似度交互对比目标函数商品预测数据增强用户节点用户商品用户推荐用户浏览优化函数预测结果预测构建偏好学习感知挖掘

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基于时序图卷积网络的个性化商品推荐方法及系统

基于时序图卷积网络的个性化商品推荐方法及系统

引用

作者：于彦伟胡杰董军宇 266100 山东省青岛市崂山区松岭路238号

本发明提供了一种基于时序图卷积网络的个性化商品推荐方法及系统，属于人工智能技术领域。本发明基于用户与商品的历史交互数据构建网络，构建用户商品属性网络；并且捕捉用户随时间变化的偏好，将网络划分为多个离散的快照，利用时序... 详细信息

标准号: CN117474637B

本发明提供了一种基于时序图卷积网络的个性化商品推荐方法及系统，属于人工智能技术领域。本发明基于用户与商品的历史交互数据构建网络，构建用户商品属性网络；并且捕捉用户随时间变化的偏好，将网络划分为多个离散的快照，利用时序图卷积网络和Transformer来捕获短期和长期的时序信息，学习表征向量，该向量既包含了节点在网络中的特征和交互关系，又捕获了用户偏好随时间的变化情况；采用余弦相似性度量，评估每个用户对不同商品的喜好，进行精准推荐。本发明能够根据用户和商品历史的交互数据，充分捕获用户和商品交互的演化规律，学习节点高性能的表征向量，进一步提升推荐的准确度，提高用户的体验。

关键词：向量捕获时序交互数据网络构建快照人工智能技术个性化商品随时间变化余弦相似性准确度交互关系时序信息属性网络演化规律用户偏好用户商品度量偏好喜好捕捉学习评估

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