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专利号: 2022107495033
申请人: 齐鲁工业大学(山东省科学院)
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-05-14
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于多行为和项目知识的图转换网络会话推荐方法,其特征在于,包括:获取用户‑项目多行为交互图和知识感知的项目‑项目关系图;

基于多行为交互模式嵌入对所获取的用户‑项目多行为交互图和知识感知的项目‑项目关系图进行MLP的融合,得到会话损失函数;

通过基于成对关系向量的知识图谱嵌入翻译模型对项目知识进项学习,同时对用户‑项目多行为交互关系和项目‑项目依赖关系辅助学习,得到项目知识损失函数;

根据会话损失函数和项目知识损失函数多链路聚合融合,得到综合损失函数,实现会话推荐;

其中,基于时间上下文编码,获取用于表征时间感知场景中不同用户‑项目之间交互影响的行为动态信息,并将所获取的行为动态信息纳入到异构信号中;

利用图注意机制对所得到的用户‑项目多行为交互图进行源节点和目标节点之间的时间感知信息的传播;在时间感知信息传播的过程中,合并不同行为类型的全局上下文信息,使用多通道参数学习处理注意力转换矩阵;

在项目知识嵌入的过程中,将所述基于成对关系向量的知识图谱嵌入翻译模型导入到超平面中,处理多对一和多对多的项目‑项目之间的关系;

将项目知识嵌入学习作为辅助任务导入到多链路聚合范式中,将任务的学习结果作为提示来指导另一个任务的学习,协助完成会话推荐任务。

2.如权利要求1中所述的一种基于多行为和项目知识的图转换网络会话推荐方法,其特征在于,在获取用户‑项目多行为交互图的过程中,确定会话推荐的不同用户以及每个用户所对应的项目,根据用户点击项目的顺序,构成用户‑项目对应关系,以及用户与会话推荐项目之间的异构关系,构造用户‑项目多行为交互图。

3.如权利要求2中所述的一种基于多行为和项目知识的图转换网络会话推荐方法,其特征在于,根据所获取知识感知的项目‑项目关系图表示项目与项目之间的多重依赖关系。

4.一种基于多行为和项目知识的图转换网络会话推荐系统,采用了如权利要求1‑3中任一项所述的基于多行为和项目知识的图转换网络会话推荐方法,其特征在于,包括:获取模块,其被配置为获取用户‑项目多行为交互图和知识感知的项目‑项目关系图;

融合模块,其被配置为基于多行为交互模式嵌入对所获取的用户‑项目多行为交互图和知识感知的项目‑项目关系图进行融合,得到推荐损失函数;

嵌入模块,其被配置为通过基于成对关系向量的知识图谱嵌入翻译模型对项目知识进项学习,同时对用户‑项目多行为交互关系和项目‑项目依赖关系辅助学习,得到项目知识损失函数;

推荐模块,其被配置为根据推荐损失函数和项目知识损失函数多链路聚合融合,得到综合损失函数,实现会话推荐。

5.一种计算机可读存储介质,其上存储有程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑3中任一项所述的基于多行为和项目知识的图转换网络会话推荐方法中的步骤。

6.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑3中任一项所述的基于多行为和项目知识的图转换网络会话推荐方法中的步骤。