摘要
本发明提供一种基于用户使用意图感知的推荐方法和电子设备,其中方法包括:生成初始的嵌入向量;用户行为意图编码;构建双网络;基于双图表示学习的意图解码;意图解耦;用户嵌入生成和物品推荐。本发明在推荐准确性方面,通过意图解耦机制,能够更精细地识别用户行为背后的潜在意图,并据此建模用户与物品之间在意图层面的语义关联,从而提升推荐结果的个性化匹配程度。在推荐相关性方面,同时构建了异质信息网络与超图结构,前者用于刻画多类型节点与关系的复杂交互,后者则有效捕捉高阶语义关联,从而实现对用户‑物品交互场景的多层次建模,显著提升了推荐的准确性和相关性。