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摘要：本发明公开了一种基于自监督双图和意图关联的会话推荐方法SDGIA。该方法主要包括如下步骤：将会话序列抽象为全局无向图和会话有向图，并通过全局聚合器和会话聚合器来学习全局嵌入和局部嵌入。全局聚合器从全局图中提取广泛的上下文信息，而会话聚合器则专注于捕捉每个会话中的细粒度转换模式。另外，引入了自监督学习机制，通过最大化全局图与会话图之间的信息表示来增强特征学习的效果。同时，SDGIA利用可学习的反向位置编码保留时间信息，并通过软注意力机制结合相似意图关联模块，提升当前会话表示的质量。这一设计不仅能有效捕捉复杂的项目过渡模式，还能有效过滤会话数据中的噪声干扰，从而显著提升推荐性能。
主权项：1.一种基于自监督双图和意图关联的会话推荐方法，具体包括如下步骤：步骤1，通过建模当前会话中的顺序关系来捕捉会话物品嵌入，将其转化为一个会话有向图。主要通过图神经网络GNN和多头注意力机制来捕捉当前会话内的局部项目嵌入，可以更好的理解用户的即时偏好。步骤2，为了利用所有会话的项目过渡信息，将会话序列构建为全局无向图。主要基于图卷积网络GCN和图注意力网络GAT获得跨会话的项目转换信息，可以捕获更高阶的连通性，丰富当前会话的表示。步骤3，基于双图学习到的局部嵌入和全局嵌入，为了利用这些不同的信息，将这两组嵌入视为不同视角下的表征，并将他们相互作为对比学习的信号。通过对比学习，可以最大化这两组嵌入之间的互信息，从而提升模型的性能。步骤4，对于每个物品，基于学习到的局部嵌入和全局嵌入，通过注意力层来提取用户的最终会话嵌入表示。为了提高预测准确性，引入了可学习的逆序位置信息，计算增强对应的项目嵌入。步骤5，使用会话嵌入来捕捉具有相似意图关联会话信息，将相似会话表示与得到的最终会话嵌入表示进行融合。最后通过软注意力机制学习，以获得最终的推荐项目。
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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于自监督双图和意图关联的会话推荐方法
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