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龙图腾网恭喜北京建筑大学申请的专利一种基于用户心理性格及递进式解离化的图像推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117076772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311057137.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于用户心理性格及递进式解离化的图像推荐方法是由万珊珊;杨舒月;吕橙;吴钰泉;符泽斌;邱冬炜设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户心理性格及递进式解离化的图像推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于用户心理性格及递进式解离化的图像推荐方法，属于图像推荐领域。该方法首先构建用户高阶强弱特征偏好网络，实现用户的深层次偏好表征。然后提出基于滑动窗口网络的购物心理‑性格提取胶囊，以推断用户购买不同商品的心理和性格差异，多维度深层次表征用户购物行为心理和性格特征。最后提出递进式偏好解离化方法，分别使用点击和加购行为融合，后续引入辅助任务购买、喜欢和使用购物心理和性格作为基础任务，后续引入辅助任务衍生续购偏好，多任务同时解离多个偏好因素，获取不同行为之间显着的用户行为特征。本发明从用户行为序列出发，全面、深层次挖掘隐含信息，提高图像推荐的准确性和多样化。

本发明授权一种基于用户心理性格及递进式解离化的图像推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户心理性格及递进式解离化的图像推荐方法，其特征在于，包括：采集包含各类型电商图像的项目集合；采用多通道卷积神经网络提取所述项目集合中的图像特征，获得每个项目的项目表示；将待推荐用户的行为数据转换为知识图谱，并采用图神经网络挖掘知识图谱中用户和行为的高阶特征偏好，获得待推荐用户的高阶特征偏好网络；根据行为频率和行为权重计算待推荐用户在每种行为上的行为强度；依据行为强度，将待推荐用户的所有行为划分为主行为和辅行为，并定义主行为交互项目的特征为强特征，辅行为交互项目的特征为弱特征；基于关联行为的注意力机制从待推荐用户的行为数据中提取行为之间的关联关系，并捕获衍生续购偏好；根据强特征、弱特征、行为之间的关联关系和衍生续购偏好，利用所述高阶特征偏好网络，获得第一用户表示；构建基于滑动窗口网络的购物心理-性格提取胶囊；所述基于滑动窗口网络的购物心理-性格提取胶囊中的滑动窗口网络包括：滑动窗口提取器和心理-性格特征融合器；滑动窗口提取器是一个循环神经网络模块，用于提取滑动窗口内的局部特征；心理-性格特征融合器用于将滑动窗口提取器提取的局部特征进行加权融合，以产生全局表示；所述基于滑动窗口网络的购物心理-性格提取胶囊中的购物心理-性格提取胶囊用于根据所述全局表示，利用公式s＝softmaxo*g，计算激活预测值s；然后使用一个非线性的squashing函数，依据r＝squashs*g对激活预测值进行缩放，输出待推荐用户的心理性格融合特征r；其中，o表示胶囊单元的预测向量，softmax表示softmax函数，g为全局表示，squash表示squashing函数；利用所述滑动窗口网络提取所述行为数据的全局特征表示后，输入所述购物心理-性格提取胶囊，获得待推荐用户的心理性格融合特征；根据待推荐用户的心理性格融合特征，采用递进式偏好解离化方法，确定第二用户表示；所述递进式偏好解离化方法包括第一分支和第二分支，第一分支用于以点击和加购融合作为基础任务，逐步引入购买行为和喜欢行为；第二分支用于以用户购物心理和性格融合作为基础任务，引入所述衍生续购偏好；聚合第一分支和第二分支的解离化结果，得到第二用户表示；聚合第一用户表示和第二用户表示，获得最终用户表示；将最终用户表示和每个项目的项目表示分别进行内积操作，获得用户对每个项目的偏好预测评分。

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