一种融合全局和局部社会兴趣影响的社会推荐方法

摘要

本发明公开一种融合全局和局部社会兴趣影响的社会推荐方法，包括数据解析模块、模型训练模块和预测分析模块；数据解析模块用于解析蕴含在文本和图片中的用户及物品相关属性向量；模型训练模块用于构建获取社交网络和兴趣网络中节点嵌入向量的模型；模型训练模块包括嵌入层、融合层和影响兴趣扩散层；通过数据解析模块中获取的用户和物品的侧面信息作为内容特性，结合嵌入层随机初始化的用户和物品的自由嵌入，融合层将内容特性和自由嵌入融合在一起；在影响兴趣扩散层内设置有一个具有若干层次的注意力结构，能够有效地扩散更高层次的社会和兴趣网络；预测分析模块，在扩散过程达到稳定后，输出层预测每个未观察到的用户对物品的偏好得分。