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申请/专利权人:江西财经大学
摘要:本发明提供一种基于对偶视图对比学习的会话推荐方法,该方法以非均匀会话序列的时间间隔序列作为时间间隔信息增强的依据,对非均匀会话序列进行数据增强操作,从而得到时间间隔均匀的增强会话序列,能够充分挖掘会话内的信息,以提高推荐准确性,本发明构建了超图卷积网络编码器和Transformer编码器相结合的对偶视图编码器,能够从多视角捕捉会话间的隐藏高阶关系,丰富了推荐的多样性,此外,本发明采用原始会话序列和会话间的增强会话嵌入进行对比学习,优化对比推荐模块的模型参数,能够缓解无关项目对于会话嵌入的影响,有效增强模型泛化性。
主权项:1.一种基于对偶视图对比学习的会话推荐方法,其特征在于,应用于会话推荐系统,所述会话推荐系统包括会话增强模块、对偶视图编码器和对比推荐模块,所述对偶视图编码器包括超图卷积网络编码器和Transformer编码器;所述方法包括:在会话增强模块中,获取原始会话序列以及对应的原始时间间隔序列,根据原始时间间隔序列中时间间隔的标准方差对原始会话序列中所有会话进行排序,筛选出非均匀会话序列,以非均匀会话序列的时间间隔序列作为时间间隔信息增强的依据,对非均匀会话序列进行数据增强操作,从而得到时间间隔均匀的增强会话序列;在对偶视图编码器中,基于增强会话序列构建超图,在超图中使用超图卷积网络编码器获取会话间的增强会话嵌入,同时,将原始会话序列和增强会话序列输入至Transformer编码器中,得到原始会话嵌入和会话内的增强会话嵌入;在对比推荐模块中,基于会话内的增强会话嵌入生成推荐列表,采用原始会话序列和会话间的增强会话嵌入进行对比学习,优化对比推荐模块的模型参数。
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权利要求:
百度查询: 江西财经大学 一种基于对偶视图对比学习的会话推荐方法
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