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龍圖騰網恭喜山東師范大學申請的專利一種基于用戶表示的深度模型序列推薦方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113902518B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111107990.5，技術領域涉及：G06Q30/0601；該發明授權一種基于用戶表示的深度模型序列推薦方法及系統是由孫杰;吳泓辰;敬靜;張化祥設計研發完成，并于2021-09-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于用戶表示的深度模型序列推薦方法及系統在說明書摘要公布了：本公開提供了一種基于用戶表示的深度模型序列推薦方法及系統，所述方法包括以下步驟：分別獲取用戶總體偏好的長期序列和用戶當前動態偏好的短期序列；通過深度序列推薦模型MLUR得到推薦結果；其中，所述深度序列推薦模型包括短期建模表示學習模塊、長期建模表示學習模塊和門控融合模塊，利用門控融合模塊結合短期建模表示學習模塊、長期建模表示學習模塊。通過基于多層感知器MLP的門控模塊，通過考慮熱銷項目，最近交互項目和長期偏好之間的關系來決定長期和短期表示的貢獻比率。該模塊通過考慮到熱銷項目的信息來平衡長期和短期表示，從而可以同時處理用戶的意圖動態性。

本發明授權一種基于用戶表示的深度模型序列推薦方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于用戶表示的深度模型序列推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：分別獲取用戶總體偏好的長期序列和用戶當前動態偏好的短期序列；通過深度序列推薦模型MLUR得到推薦結果；其中，所述深度序列推薦模型包括短期建模表示學習模塊、長期建模表示學習模塊和門控融合模塊，利用門控融合模塊結合短期建模表示學習模塊、長期建模表示學習模塊；所述短期建模表示學習模塊中，通過自注意序列推薦模型并使用分層自注意網絡來捕捉短期序列中用戶的項目轉變；所述長期建模表示學習模塊中，利用循環神經網絡RNNs具有捕捉序列模式的功能進行建模，利用門控循環單元GRU作為序列推薦的循環單元；所述門控融合模塊中，利用項目相似性門控融合模型來計算短期和長期表示的權重以平衡長短期序列的貢獻；通過建模熱銷產品、交互產品和歷史項目k之間的相似度來計算權重,使用熱銷產品相似門控函數HISG，將單個級別的門控寫入MLP： G= HISG=[]+；其中，HISG·是熱銷商品門函數，[·]表示三元級聯運算，,分別表示要學習的權重和偏差；使用sigmoid函數（）=1（1+）作為激活函數，將G的值限制在0到1之間；用戶行為序列在第l步的最終表示由相應的短期表示和長期表示的加權和得到： =G+（1-G）k’；在下一個時間t+1時，預測項目i成為用戶u的偏好項目的概率為： =（）；其中，是sigmoid函數，是用戶u在時間t+1時對項目i的預測分數，定義為： =score=；所述門控融合模塊中，使用Adam優化器使二進制交叉熵損失最小化來訓練MLUR，損失函數為： =log+log1-。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東師范大學，其通訊地址為：250014 山東省濟南市歷下區文化東路88號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。