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本发明公开了一种基于最优化元学习的个性化推荐方法、系统及存储介质，采用基于分解的时间序列预测模型对用户行为时序数据进行分解，提取其中的趋势性特征和季节性特征，以实现对未来行为预测；采用元学习的方法训练基于分解的时间序列预测模型，对不同用户进行归纳总结，得到泛化性较好的初始化模型；采用基于帕累托最优的多目标优化算法，实现模型训练过程中的最优路径寻找并实现模型的最优解；对初始化模型进行微调得到个性化的用户行为习惯模型，用于实现对不同用户个性化推荐。本发明能够对家庭用户的行为数据进行深入挖掘，构建用户
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116996555 A (43)申请公布日 2023.11.03 (21)申请号 202310871270.9 G06N 3/0442 (2023.01)
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