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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种基于自监督图学习的会话推荐方法、系统及设备，该方法包括：从会话集中获取当前会话，通过图注意力网络进行信息传播学习当前会话中的每个物品表示，并通过生成用户的长期兴趣和短期兴趣得到会话表示；根据会话集建立显示全局图，从中获取物品之间的连接信息和非连接信息生成自监督信号，计算自监督损失；利用会话表示获取每个候选物品的预测推荐概率；对候选集进行目标自适应屏蔽处理获得新的候选集，计算主监督损失；根据自监督损失和主监督损失获得综合损失，并通过综合损失更新物品表示和网络参数，以优化每个候选物品的预测推荐概率。本发明实现了优化物品推荐，有效提高推荐准确度的目的。
主权项：1.一种基于自监督图学习的会话推荐方法，其特征在于，包括：获取会话集，该会话集包含n个会话；从所述会话集中获取当前会话，通过图注意力网络进行信息传播学习所述当前会话中的每个物品表示，并通过生成用户的长期兴趣和短期兴趣得到会话表示；根据所述会话集建立显示不同会话之间物品连接的全局图，从所述全局图中获取物品之间的连接信息和非连接信息生成自监督信号，并根据所述自监督信号计算自监督损失；获取包含m个候选物品的候选集，并利用所述会话表示获取每个所述候选物品的预测推荐概率；对所述候选集进行目标自适应屏蔽处理获得新的候选集，并根据新的候选集计算主监督损失；根据所述自监督损失和所述主监督损失获得综合损失，并通过所述综合损失更新所述物品表示和所述图注意力网络的网络参数，以优化每个所述候选物品的预测推荐概率；在综合损失小于预设值时，结束推荐优化，并获取每个所述候选物品的最优推荐概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于自监督图学习的会话推荐方法、系统及设备
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