一种基于注意力机制的推荐系统召回方法

摘要

本发明公开一种基于注意力机制的推荐系统召回方法，包括：提取训练样本中的用户特征和商品特征，将用户特征转化为用户嵌入向量，将商品特征转化为商品嵌入向量；将用户嵌入向量和商品嵌入向量输入注意力机制模型训练，通过模型中注意力网络学习每个特征的权重，依据权重对所有特征的嵌入向量做加权求和，得到用户表征向量和商品表征向量；计算用户表征向量和商品表征向量的内积，得到训练样本的用户购买商品意愿匹配度，建立用户购买商品意愿匹配度的交叉熵损失函数，计算最小化的交叉熵损失函数，收敛注意力机制模型；将待测样本输入收敛后的注意力机制模型，获取待测样本的用户购买商品意愿匹配度，选择用户购买商品意愿匹配度在预置区间的商品作为召回结果进行推荐。本发明增强了泛化性，大量简化了召回推荐的计算量。