个性化算法专利如何解决用户兴趣漂移和数据稀疏问题？

芽仔导读

YaZai Digest

个性化算法在数字时代面临兴趣漂移（用户偏好随时间变化）和数据稀疏（新用户或小众领域数据不足）两大挑战。

针对兴趣漂移，专利技术如时间序列嵌入和上下文感知模型通过动态捕捉用户行为，平衡短期波动与长期偏好；针对数据稀疏，迁移学习和多源数据融合技术复用跨领域知识并整合多源数据，提升准确性。

企业可通过专利分析工具（如智慧芽）进行三位一体化分析：梳理自身专利资产、追踪竞对布局、识别高价值技术趋势，从而优化研发方向，加速技术落地并实现差异化竞争。

技术创新与专利布局的结合是赢得市场竞争的关键。

在信息爆炸的数字时代，个性化算法已成为互联网产品的核心竞争力之一。从电商平台的“猜你喜欢”到视频APP的“下一个更精彩”，算法通过分析用户行为数据，精确匹配需求，极大提升了用户体验。然而，实际应用中，算法常面临两大挑战：一是用户兴趣随时间、场景变化产生的“兴趣漂移”，导致历史数据失效；二是新用户或小众领域用户行为数据不足的“数据稀疏”，使模型难以学习有效特征。近年来，围绕这两大问题的技术创新层出不穷，相关专利申请量持续增长。企业若想在这场技术竞赛中占据先机，不仅需要掌握前沿算法，更需通过专业工具洞察专利布局，明确技术方向。

用户兴趣漂移：动态捕捉与多维度建模的专利突破

用户兴趣漂移的本质是“时间敏感性”——用户昨天喜欢的商品，今天可能因促销、季节变化或社交影响而改变偏好。传统协同过滤算法依赖静态用户画像，难以应对这种变化。近年来，专利文献中涌现出多种动态建模方法。

例如，部分专利提出“时间序列嵌入”技术，通过引入时间戳特征，将用户行为按时间顺序编码为动态向量。如某专利（CN112347890A）设计了分层时间注意力机制，对近期行为赋予更高权重，同时保留长期兴趣的基础特征，平衡了短期波动与长期偏好。另一类专利则结合场景信息，如地理位置、设备类型、使用时段等，构建“上下文感知”模型。专利CN113515678B提出将用户行为与天气、节假日等外部数据关联，通过图神经网络捕捉场景与兴趣的关联规则，显著提升了跨场景的准确性。

企业若想快速掌握这些技术动态，可通过智慧芽“专利导航库”进行多维度分析。该工具支持按“申请年”“技术领域”“申请人”等条件筛选，既能梳理自身在动态建模领域的专利布局，又能追踪竞对的技术研发方向，还能通过技术全景图识别高价值专利簇，为研发投入提供数据支撑。

数据稀疏：迁移学习与多源数据融合的专利实践

数据稀疏是系统的“冷启动”难题，尤其在垂直领域或新用户场景中，用户行为数据可能仅有几条点击记录，传统模型难以提取有效特征。专利技术在此方向的突破主要集中在“迁移学习”和“多源数据融合”两大路径。

迁移学习通过复用其他领域的知识，解决目标领域数据不足的问题。例如，专利CN114092345A提出“跨领域特征迁移”方法，将电商平台的用户消费数据与视频平台的内容偏好数据对齐，通过共享隐层特征，为新用户生成初始画像。多源数据融合则拓展数据维度，除了用户行为，还纳入商品属性、社交关系、文本评论等非结构化数据。专利CN115273689B构建了“异质信息网络”，将用户-商品交互数据与商品的图文描述、用户的社交关系图谱融合，通过图卷积网络提取多模态特征，即使在用户行为仅10条的情况下，准确率仍能提升30%以上。

值得关注的是，智慧芽“AI专利简报”服务可自动监控“数据稀疏”相关技术的专利动态。用户设定监控关键词（如“迁移学习”“多源数据融合”），系统便会定期推送新公开专利的核心摘要与技术亮点，帮助研发团队及时掌握很新解法。

企业如何通过专利分析加速技术落地？

掌握前沿专利技术只是首先步，企业更需将其转化为实际产品能力。智慧芽“专利导航库”的“三位一体化分析”为此提供了有效路径：

• “向内看”：梳理企业现有专利资产，识别在兴趣漂移、数据稀疏领域的技术空白，避免重复研发；
• “向外看”：追踪头部企业（如互联网大厂、AI独角兽）的专利布局，分析其技术路线与保护策略，为自身研发避坑；
• “向前看”：通过技术生命周期分析，判断哪些技术（如基于大模型的动态建模、跨模态数据融合）处于上升期，优先投入资源。

以某电商企业为例，其通过智慧芽工具发现，竞对在“跨场景兴趣建模”领域已布局12件核心专利，覆盖时间特征、场景标签等关键技术点。企业据此调整研发方向，聚焦“用户情绪感知”这一未被充分覆盖的细分领域，仅用6个月便完成技术验证并提交专利申请，成功实现差异化竞争。

个性化算法的竞争，本质是技术创新与专利布局的双重赛跑。用户兴趣漂移与数据稀疏的解决，既需要算法工程师的技术突破，也需要企业通过专业工具洞察专利动态、优化研发策略。智慧芽的专利查询与分析服务，正是连接技术研发与商业落地的关键桥梁——它不仅帮助企业“看到”前沿，更能“指导”企业如何高效抵达前沿。未来，随着AI技术的深入发展，个性化的精确度将持续提升，而那些善用专利信息的企业，必将在这场变革中占据更有利的位置。