融合目标感知行为序列注意力与多目标信息流排序方法

本发明涉及信息推荐技术领域，尤其涉及融合目标感知行为序列注意力与多目标信息流排序方法，获取候选内容和用户多行为历史序列，提取候选内容属性向量，并构建点击、互动和负反馈查询向量，通过注意力权重、跨行为转化矩阵和时间衰减函数生成点击、互动和负反馈序列表征，将三个维度的序列表征分别与候选内容交叉后通过正交损失约束区分即时兴趣与持久偏好并输入预估网络得到点击、互动和负反馈概率，根据候选内容和用户特征画像生成互动权重和负反馈惩罚权重，并加权计算最终排序分数，从而有效提升了推荐排序的准确性和用户体验，并优化了多目标排序效果。