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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于图卷积和自注意力机制的购物篮推荐方法及系统，包括：基于包含购物篮、商品项、商品类型、价格以及用户等多个类型节点的图结构数据，通过图卷积网络聚合每个节点的邻接信息，从而更全面捕捉节点与图结构之间的内在联系。同时，构建用户的价格特征学习模块以精确表达相邻用户之间的相似价格偏好。通过引入注意力机制精确分配价格、用户、商品、购物篮之间的权重，使得模型可以结合用户偏好，做出具有针对性和个性化的推荐。本发明优化了推荐算法的性能，提高了用户的满意度，实现推荐系统与用户需求的更精确的匹配。
主权项：1.一种基于图卷积和自注意力机制的购物篮推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户的购物篮序列数据，对所述购物篮序列数据进行预处理，并以矩阵形式构建用户-购物篮交互矩阵、购物篮-商品项交互矩阵、商品项-价格交互矩阵、商品项-商品类型交互矩阵，生成交互图；构建每个商品的价格区间，根据商品项、商品类型、价格区间、购物篮、用户构建对应的特征嵌入，并通过门控循环单元对购物篮内商品的原始价格进行编码，生成原始价格特征嵌入；通过图卷积网络对交互图进行表示学习，对商品项、商品类型、价格区间、购物篮及用户节点进行聚合生成具有价格感知的图特征表示；根据所述具有价格感知的图特征表示及所述原始价格特征嵌入确定注意力参数，利用多头自注意力机制生成最终编码嵌入，通过所述最终编码嵌入计算商品在下一购物篮推荐概率，排序后选取预设数量的商品进行推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 基于图卷积和自注意力机制的购物篮推荐方法及系统
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