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申请/专利权人：辽宁师范大学

摘要：本发明公开一种基于知识感知自监督学习的长尾序列推荐算法，按照如下步骤：将用户‑物品交互二部图与知识图谱进行融合形成协同知识图谱；利用Transformer对原始长尾序列进行编码；在知识图谱中提取原始长尾序列的扩展序列；利用Transformer对扩展序列进行编码；利用自监督学习训练两种编码得到的长尾序列的嵌入；将训练好的长尾序列嵌入与物品嵌入进行内积得到预测评分，选取预测评分最高的N个物品作为推荐结果提供给目标用户，从而产生高精度的推荐结果，有效地解决了长尾序列长度短无法获得高精度推荐的问题。

主权项：1.一种基于知识感知自监督学习的长尾序列推荐算法，其特征在于按如下步骤进行：步骤1.将用户-物品交互二部图G1＝{u,i|u∈U,i∈I}与知识图谱G2＝{h,r,t|h,t∈ε,r∈R}进行融合形成协同知识图谱G3＝{h,r,t|h,t∈ε′,r∈R′}；所述用户-物品交互二部图G1中，u,i表示用户u与物品i有过交互，U＝{u1,u2,…,u|U|}表示用户集合，I＝{i1,i2,…,i|I|}表示物品集合；所述知识图谱G2中，h,r,t表示由头实体h和尾实体t通过关系r组成的三元组，ε＝{e1,e2,…,e|ε|}表示实体集合，R＝{r1,r2,…,r|R|}表示关系集合；所述协同知识图谱中，ε′＝ε∪U，R′＝R∪{交互}，|U|表示用户的总数量，|I|表示物品的总数量，|ε|表示实体的总数量，|R|表示关系的总数量；步骤2.令表示用户u的交互序列，|su|表示用户u∈U的交互序列中包含的物品个数，将所有用户的交互序列按照序列内的物品数目进行降序排序，从最短的交互序列开始往前进行累加计算序列内物品数目，当累加的数目达到物品总数目的20％，则定义该部分序列为长尾序列，得到长尾序列集合；从长尾序列集合中最短的交互序列开始，以用户u的交互序列su作为输入，经过Transformer编码器进行编码，得到如式1所示的用户u的原始交互序列嵌入hu：hu＝TransEncsu1步骤3.根据长尾序列集合中用户u的交互序列su中的物品构建K条扩展序列其中em和en为协同知识图谱中连接交互序列su物品之间的实体节点，所述K为协同知识图谱中连接交互序列su物品之间的路径个数；步骤4.将获得的每一条扩展序列作为输入，经过Transformer编码器进行编码，得到如式2所示的用户u的扩展序列嵌入 步骤5.利用自监督学习训练原始交互序列嵌入hu和扩展序列嵌入利用公式3作为自监督损失函数 其中，和表示同一用户u产生的不同的扩展序列的嵌入，训练过程中作为正样本对；和表示不同用户u和产生的扩展序列的嵌入，训练过程中作为负样本对，τ表示超参数，cosine表示相似度计算函数；步骤6.将训练好的交互序列嵌入hu与物品嵌入ei利用式4进行内积得到用户u对物品i的预测评分pu,i：pu,i＝hu·ei4选取预测评分最高的N个物品作为推荐结果提供给用户u。

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