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申请/专利权人:厦门惠趣租科技有限公司
摘要:本发明涉及机器学习技术领域,具体涉及一种基于GNN深度互学习的多模态推荐方法、系统及介质,方法包括:获取多模态的用户‑项目二部图,将多模态用户‑项目二部图分解为多个单模态的用户‑项目二部图;基于图注意力网络计算单模态的用户嵌入和项目嵌入;构建MR‑GNN模型,对于全部模态中的每个模态,基于该模态的用户嵌入和项目嵌入确定最终损失函数,根据最终损失函数依次更新每个模态对应的GNN模型、用户嵌入参数和项目嵌入参数,直到MR‑GNN模型收敛,得到训练好的MR‑GNN模型;基于训练好的MR‑GNN模型对目标用户推荐目标物品;本发明能够提高多模态推荐系统的性能和效果。
主权项:1.一种基于GNN深度互学习的多模态推荐方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:S100,获取多模态的用户-项目二部图,将所述多模态用户-项目二部图分解为多个单模态的用户-项目二部图;S200,基于图注意力网络计算单模态的用户嵌入和项目嵌入;其中,所述用户嵌入包括用户从单模态的用户-项目二部图中获得的每一层用户嵌入,所述项目嵌入包括从包含该模态的单模用户-物品二部图中获得的每一层项目嵌入;S300,构建MR-GNN模型,所述MR-GNN模型包括每个模态对应的GNN模型;S400,对于全部模态中的每个模态,基于该模态的用户嵌入和项目嵌入确定最终损失函数,根据所述最终损失函数依次更新每个模态对应的GNN模型、用户嵌入参数和项目嵌入参数,直到MR-GNN模型收敛,得到训练好的MR-GNN模型;S500,基于所述训练好的MR-GNN模型对目标用户推荐目标物品。
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百度查询: 厦门惠趣租科技有限公司 基于GNN深度互学习的多模态推荐方法、系统及介质
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