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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于时间特征感知的序列推荐方法、设备及存储介质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：CN119598039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411686678.X，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种基于时间特征感知的序列推荐方法、设备及存储介质是由钟禹澄;樊谨;孙丹枫;陈嘉翰;王佳琪设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间特征感知的序列推荐方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间特征感知的序列推荐方法、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取预设历史时间内用户和一组项目的历史交互数据，对历史交互数据进行上下文分析，获得历史交互序列和时间戳序列；获得第一组时间特征、第二组时间特征和第三组时间特征；获得短期偏好得分；获得长期偏好得分；生成综合偏好得分；基于综合偏好得分，确定一组项目的多个交互概率；将多个交互概率按照从大到小的顺序进行排序，将排在最前列的交互概率对应的项目作为推荐结果。本发明解决了现有技术中捕捉到的用户偏好与当前的实际偏好存在偏差，推荐可靠性低的技术问题，达到了对用户偏好进行准确把握，提高推荐准确性的技术效果。

本发明授权一种基于时间特征感知的序列推荐方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时间特征感知的序列推荐方法，其特征在于，具体步骤如下： S1、获取预设历史时间内用户和一组项目的历史交互数据，对所述历史交互数据进行上下文分析，获得历史交互序列和时间戳序列； S2、遍历所述历史交互序列和所述时间戳序列进行多维时间特征分析，并根据学习目的将所述多维时间特征划分成三组，获得第一组时间特征、第二组时间特征和第三组时间特征； S3、遍历所述第一组时间特征、第二组时间特征和第三组时间特征进行特征嵌入和编码，获得第一组特征向量、第二组特征向量和第三组特征向量，结合所述时间戳序列，利用高斯混合模型对第一组时间特征、第二组时间特征和第三组时间特征进行分析捕捉，获得短期偏好得分； S4、构建嵌入矩阵，将所述历史交互序列填充至所述嵌入矩阵，获得项目嵌入矩阵，利用线性注意力机制对所述项目嵌入矩阵进行分析，获得长期偏好得分； S5、利用融合公式对所述短期偏好得分和所述长期偏好得分进行加权融合，生成综合偏好得分； S6、基于综合偏好得分，确定所述一组项目的多个交互概率； S7、将所述多个交互概率按照从大到小的顺序进行排序，将排在最前列的交互概率对应的项目作为推荐结果； 在S1中，所述历史交互序列用于对历史时间内用户在不同时间点交互的项目以及上下文信息进行描述，所述时间戳序列用于对历史时间内用户与项目交互的时间点进行描述，所述历史交互序列与所述时间戳序列一一对应； 在S2中，所述第一组时间特征包括时间戳序列和星期特征，用于识别用户行为的周期性；所述第二组时间特征包括滑动窗口标准差和一阶差异特征，用于识别用户交互和行为变化的程度；所述第三组时间特征包括个性化的时间间隔特征，用于感知所有交互作用的相对位置； 在S5中，所述融合公式为： ； 其中，为项目的综合偏好得分，为可学习参数，为短期偏好得分，为长期偏好得分，为交互项目。

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