计算机工程

作者：田志轩, 刘骊, 付晓东, 刘利军, 彭玮

单位：1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院, 云南 昆明 6505002. 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室, 云南 昆明 650500

关键词：个性化服装序列推荐,偏好提取,偏好学习,意图建模,偏好融合

基金：国家自然科学基金(62262036); 云南省兴滇英才支持计划(KKRD201903025)

针对现有个性化服装序列推荐方法中用户偏好动态变化、用户意图难以度量以及用户需求与服装交互序列间存在空间异构性的问题, 提出一种融合偏好学习和意图建模的个性化服装序列推荐方法。首先对输入的用户-服装交互序列进行偏好提取, 得到用户-服装的长期偏好、短期偏好及主观偏好; 其次构建偏好学习模块, 自动度量偏好权重, 得到动态偏好; 然后引入知识库和注意力机制, 通过定义交互意图集, 对当前用户的主观偏好进行意图建模, 得到意图偏好; 最后定义统一偏好空间, 对动态偏好和意图偏好进行偏好融合, 输出最终用户-服装的总体偏好并将其用于个性化服装序列推荐。在公开数据集iFashion与Amazon上的实验结果表明, 所提方法的召回率分别为0.699 1和0.370 3, 较对比方法平均提升了27.80%和20.53%。

来源：2025年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

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