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基于全局信息和混合时间查询注意力机制的序列推荐方法 

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申请/专利权人:南京邮电大学

摘要:本发明公开了一种基于全局信息和混合时间查询注意力机制的序列推荐方法,包括S1、使用全局项目转换图捕获用户交互序列中项目之间的全局信息,得到图嵌入;S2、将用户的交互序列输入到嵌入层中,生成用户交互序列中项目的均值和协方差的序列嵌入;S3、将S2中生成的序列嵌入,输入到混合时间查询自注意力模块中,输出用户交互序列的均值和协方差的新序列嵌入;S4、将S3的输出引入前馈网络层得到更新后的序列嵌入;S5、将步骤S4中经前馈网络层更新后的序列嵌入,定义为短期序列嵌入和长期序列嵌入;S6、根据短期序列嵌入和长期序列嵌入生成最终嵌入;S7、根据S6输出的最终嵌入进行推荐任务。本发明可以提高推荐系统的性能和准确度。

主权项:1.一种基于全局信息和混合时间查询注意力机制的序列推荐方法,其特征在于,S1、使用全局项目转换图捕获用户交互序列中项目之间的全局信息,定义一个基于规则的全局项目图,利用奇异值分解学习的全局项目图获取增强图,并通过图编码得到图嵌入;S2、将用户的交互序列输入到嵌入层中,用多维椭圆高斯分布表示用户交互序列中的项目,生成用户交互序列中项目的均值和协方差的序列嵌入;S3、将S2中生成的序列嵌入,输入到混合时间查询自注意力模块中,采用滑动窗口,通过时间衰减加权平均法计算查询向量,并将位置信息以偏置的形式添加到注意力权重的计算中,得到混合时间查询自注意力的输出,输出的结果为用户交互序列的均值和协方差的新序列嵌入;S4、将S3中输出的新序列嵌入,引入前馈网络层,通过增加非线性,再进行残差连接、层归一化和随机丢失操作得到更新后的序列嵌入;S5、将步骤S4中经前馈网络层更新后的序列嵌入,根据时间窗口的长度,定义为短期序列嵌入和长期序列嵌入;S6、通过将S5中得到的短期嵌入和S1中得到的图嵌入进行融合得到新的短期序列嵌入,并将新的短期嵌入和S5中得到长期嵌入进行组合生成最终嵌入;S7、根据S6输出的最终嵌入,利用Wasserstein距离来计算用户交互序列中的两个项目的分布之间的距离,作为排名分数,生成推荐列表;采用贝叶斯个性化排名损失作为基本损失函数,并引入考虑正负采样项目距离的正则化项以及全局信息编码损失对基本损失函数进行优化,来进行推荐任务。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 南京邮电大学 基于全局信息和混合时间查询注意力机制的序列推荐方法

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