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申请/专利权人：苏州大学;苏州岩瑞纺织科技有限公司

摘要：本发明涉及一种元宇宙场景下基于社交属性和团购理念的推荐系统，该系统包括：关系构建模块，用于获取用户数据、社交数据和产品数据，形成关系数据集，基于所述关系数据集建立以用户‑社交朋友‑产品为节点的关系图；关系嵌入模块，用于基于关系图，捕捉关系影响，得到最终用户向量和最终项目向量；推荐模块，用于计算团购参与者推荐概率和项目推荐概率，根据团购参与者推荐概率和项目推荐概率，将团购参与者和项目分别进行排序，选取排名前n个团购参与者和项目作为推荐结果推荐给元宇宙的用户。本发明采用不同优化策略提升了团购推荐系统的性能，实现团购推荐的精准化、实时化，能够更好地匹配元宇宙中用户的需求。

主权项：1.一种元宇宙场景下基于社交属性和团购理念的推荐系统，其特征在于，包括：关系构建模块，用于获取用户数据、社交数据和产品数据，形成关系数据集，根据所述关系数据集建立以用户、社交朋友、产品为节点的关系图；关系嵌入模块，用于基于关系图，捕捉用户与社交朋友、用户与产品之间关系的影响，得到最终用户向量和最终项目向量；推荐模块，用于基于最终用户向量和最终项目向量，得到团购参与者推荐概率和项目推荐概率，根据团购参与者推荐概率和项目推荐概率，将团购参与者和项目按照从大到小分别进行排序，选取排名前n个团购参与者和项目作为推荐结果推荐给元宇宙的用户；其中，所述关系嵌入模块包括：关系感知影响传播模块、门控影响聚合模块和动态项目表示模块，其中，所述关系感知影响传播模块和所述门控影响聚合模块用于得到更新用户向量，所述动态项目表示模块用于得到知识感知动态项目向量；所述关系感知影响传播模块用于对目标节点来自邻居的影响传播进行建模，得到候选用户向量，具体方法为：在关系图中，所述邻居是指和目标用户存在社交关系的用户，所述目标节点是指目标用户的候选用户向量，不同邻居对目标节点的嵌入学习产生不同的影响，采用注意力机制来计算目标用户收到不同邻居的影响得分：αu，r，v＝wr·σWrul-1vl-1+br式中，u为目标用户，表示关系图中的连接关系，v是与u以关系r相连的邻居，ul-1和vl-1是u和v在第l-1层上的用户向量，Wr、wr和br是关系r的可训练权值，σ·为ReLU的非线性激活函数；对影响得分进行归一化： 式中，Nu为目标用户u在关系图中的所有邻居，exp·为e的次幂函数；将每个邻居的影响映射到相同的特征空间之中，统一来自不同类型邻居的影响： 式中，φv为邻居v的类型，和为φv型节点的可训练参数；将来自每个邻居的影响与目标用户u受到来自每个邻居的影响得分结合，得到u在第l层的候选用户向量为： 其中，为u在第l层的候选用户向量；所述门控影响聚合模块用于基于所述候选用户向量，得到更新用户向量，具体方法为：利用聚合门控制上一层的用户向量与候选用户向量合并影响大小，聚合门的定义如下： 式中，σ·为sigmoid函数，是可训练权重，ul-1为第l-1层的用户向量，为第l层的候选用户向量；基于聚合门，更新用户向量计算公式如下： 式中，⊙是元素积，ul是第l层的更新用户向量；所述动态项目表示模块用于对随时间变化的用户偏好对项目的影响进行建模，得到知识感知动态项目向量，所述动态项目表示模块包括：项目基本表示及关系表示模块和知识感知动态项目嵌入获取模块，其中，项目基本表示及关系表示模块用于定义ib为每个项目的基本表示，ib包含了项目的固有特征，利用Trans函数得到每个项目的关系表示：ir＝Transib，er式中，ir为每个项目的关系表示，er是的关系向量；知识感知动态项目嵌入获取模块用于基于每个项目的基本表示和关系表示，得到知识感知动态项目向量的计算公式如下： 式中，it为知识感知动态项目向量，表示时间核函数，用于控制之前每个关系消耗的影响程度，Δtr表示自与当前项目相关的最新项目消费以来所经过的时间。

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