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申请/专利权人：青岛飞熊领鲜数字科技有限公司
摘要：本发明涉及个性化推荐技术领域，具体为一种用户意图增强型超图会话推荐方法。通过将会话中的所有项目通过超边连接建立超图，通过卷积神经网络获得节点特征，将节点特征进行归一化得到归一化节点特征，通过归一化节点特征计算会话特征，进一步计算得到每个项目的权重系数，通过权重系数计算整个会话的一般意图特征，结合一般意图预测每个项目成为当前会话中下一个项目的预测概率。并将项目按照从大到小的预测概率在当前会话中展示出来。
主权项：1.一种用户意图增强型超图会话推荐方法，其特征在于，包括步骤：S1.将会话中的所有项目通过超边连接，建立超图；S2.通过卷积神经网络获得所述超图中会话中的所有项目之间的高阶关系，获得节点特征，对所述节点特征进行归一化处理后获得归一化节点特征，将所述归一化节点特征与对应的项目的位置信息进行连接，通过学习权重矩阵进行线性变化，应用非线性激活函数加上可学习的偏置向量，得到包含位置信息的归一化节特征，将会话中的所有归一化节点特征进行融合，得到整个会话的会话特征，通过软注意力机制算法结合所述包含位置信息的归一化节点特征以及所述会话特征得到每个项目的权重系数，通过所述权重系数结合整个会话中的所有归一化节点特征使用一般意图计算公式计算整个会话的一般意图特征，通过内积计算公式，根据所述一般意图计算得到每个项目的候选得分，使用softmax函数结合所述候选得分计算每个项目成为当前会话中下一个项目的预测概率；S3.通过交叉熵损失函数对所述每个项目成为当前会话中下一个项目的概率进行优化；S4.通过自我监督的对比学习方法，获取同一会话中的特定项目的所述一般意图特征和下一个项目的节点特征组成的正样本对，以及获取特定项目的所述用户一般意图特征和不同会话中的节点特征组成的负样本对，结合噪声对比估计方法，计算正样本对和负样本对之间的二元交叉熵损失，将所述二元交叉熵损失与交叉熵损失组合建立联合框架计算联合损失，直至联合损失符合收敛准则；S5.将符合收敛准则的每个项目按从大到小的预测概率顺序以设定方式展示在当前会话中的设定位置。
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