一种基于图神经网络的长短期兴趣感知协同推荐方法

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一种基于图神经网络的长短期兴趣感知协同推荐方法
申请号:CN202411517228
申请日期:2024-10-29
公开号:CN119025762B
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本发明属于智能推荐领域,具体公开了一种基于图神经网络的长短期兴趣感知协同推荐方法,包括:输入用户历史会话数据,构建用户会话全图;初始化项目嵌入,并确定最终的项目嵌入;确定每个会话对应的最终嵌入;确定会话全图的最终嵌入,即具有短期兴趣的用户交互嵌入;基于用户画像对用户嵌入,构建用户相似度矩阵,确定具有长期兴趣的用户相似度嵌入;基于用户交互嵌入,构建内容相似度矩阵,确定具有长期兴趣的内容相似度嵌入;确定用户的最终兴趣嵌入;内积计算用户对项目的偏好程度并生成推荐列表。本发明通过综合考虑用户长短期兴趣,更加准确地捕捉用户的个性化需求,提升推荐结果的相关性和准确性。
技术关键词
协同推荐方法 兴趣 矩阵 项目 门控循环神经网络 多头注意力机制 最终用户 历史会话 sigmoid函数 节点特征 画像 有向图结构 门控循环单元 时序 关系 序列 列表