一种基于知识图谱和用户微观行为的广电节目推荐方法

摘要

本发明提出了一种基于知识图谱和用户微观行为的广电节目推荐方法，将item2vec与随机游走结合，将属性子图的随机游走序列与用户行为序列一起训练，得出融合了节目内容属性和用户交互会话两个层面的相似性的嵌入向量。然后，在获得节目嵌入和分类型的融合微观行为嵌入的情况下，根据用户与节目的历史交互记录，把行为嵌入和对应的节目嵌入拼接，再通过语义空间网络映射，得到了具有相同维度的行为‑节目的语义表示，形成用户历史行为的嵌入序列；最后基于Transformer编码‑解码机制将用户的历史行为序列进行自注意力编码映射得到隐含动态偏好的用户语义特征，并利用目标节目注意力解码用户语义特征映射得到用户语义偏好。