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一种自注意力机制和图神经网络的电商推荐方法

摘要

本发明提供一种自注意力机制和图神经网络的电商推荐方法。首先对电商交易数据进行预处理,提取到符合要求的会话,并生成序列和标签构成实验所用的数据集;根据预处理得到的数据集,构成会话图进行权重归一化处理后,输入到图神经网络里得到图内节点向量表示;最后从图内节点的向量表示提取出局部兴趣向量表示和全局向量表示,然后对局部兴趣向量表示和全局向量表示分别使用自注意力机制,得到对应局部自注意力向量和全局自注意力向量,并将这些向量聚合起来,得到混合兴趣的向量表示,用于给用户推荐喜欢的高评分物品。本发明充分考虑到用户以往的点击的相关信息,提供了一种效果更好的推荐方法。

著录项

  • 公开/公告号CN112967112B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN202110312156.3

  • 发明设计人 彭博文;

    申请日2021-03-24

  • 分类号G06Q30/06;G06Q10/06;G06F16/9535;G06F16/901;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人王琪

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2022-08-23 13:33:33

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