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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开一种基于邻域兴趣感知和注意力机制的推荐方法。本发明首先进行用户交互序列有向图表征；通过融合注意力机制的图神经网络获取用户兴趣特征；通过邻域兴趣感知模块获取邻域兴趣趋势；通过邻域注意力模块融合多个兴趣趋势，获取邻域兴趣特征向量；自适应融合用户兴趣特征和邻域兴趣特征，得到用户的最终兴趣特征向量；根据用户的最终兴趣特征向量计算概率得分，然后根据交互概率得分进行降序排序，取前N个概率得分相对应的物品进行推荐。本发明通过邻域兴趣感知模块来提取邻居用户的兴趣特征，以此作为该用户未来可能产生的新的兴趣趋势，邻域兴趣感知模块通过挖掘相似用户的兴趣偏好，提高了推荐结果的多样性，实现多兴趣推荐。
主权项：1.一种基于邻域兴趣感知和注意力机制的推荐方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：用户交互序列有向图表征；步骤2：通过融合注意力机制的图神经网络获取用户兴趣特征，所述的融合注意力机制的图神经网络包括嵌入层、兴趣提取层、兴趣聚合层，其中嵌入层通过图神经网络获取物品的嵌入表示，兴趣提取层通过多头注意力机制获取用户的多维度兴趣特征，兴趣聚合层通过将多个兴趣特征进行融合，得到用户兴趣特征；步骤3：通过邻域兴趣感知模块获取邻域兴趣趋势；具体包括以下步骤：步骤3.1：隐式邻居搜索；通过计算用户间的相似度，根据相似度进行降序排序，取前Z个用户构成目标用户的隐式邻居集；步骤3.2：构建未来新序列；按交互时间顺序对隐式邻居的交互物品进行排序，构建未来新序列，并对未来新序列进行用户交互序列有向图表征；步骤3.3：通过图神经网络获取未来新序列中物品的嵌入表示；步骤3.4：兴趣感知层通过胶囊网络挖掘隐式邻居的多个邻域兴趣趋势；步骤4：通过邻域注意力模块融合多个邻域兴趣趋势，获取邻域兴趣特征；步骤5：通过门控机制自适应融合用户兴趣特征和邻域兴趣特征，得到用户的最终兴趣特征向量；步骤6：根据用户的最终兴趣特征向量计算概率得分，然后根据交互概率得分进行降序排序，取前N个概率得分相对应的物品进行推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于邻域兴趣感知和注意力机制的推荐方法
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