[发明专利]一种基于档案网络的美食推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于档案网络的美食推荐方法，本方法结合了实体之间的关系本身包含的信息，引入了档案网络分别处理用户长期兴趣和用户评论数据，并通过改进后的LSTM序列模型将用户短期兴趣融合，最终通过上下文来确定他们的重要程度，因此本方法容纳了大量的关联信息和隐藏语义，使得学习得到的用户表示质量更佳，美食推荐结果更准确，具备部署可行性和卓越的推荐效果。

技术领域

本发明涉及大数据处理领域，具体涉及一种基于档案网络的美食推荐方法。

背景技术

用户建模是在线推荐系统的一项基本任务。在过去的几十年中，对协同过滤(CF)技术进行了很好的研究，以模拟用户的长期偏好。传统上，用户表示纯粹在离线阶段生成。如果不参考特定的候选美食项目进行推荐，就很难从兴趣的角度完全捕捉用户偏好。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于档案网络的美食推荐方法可以针对用户的喜好进行精准推荐。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

提供一种基于档案网络的美食推荐方法，其包括以下步骤：

S1、建立美食项目知识图谱，将美食项目知识图谱中待推荐美食项目实体与对应关系所连接的其他实体邻居做单跳的聚合，得到待推荐美食项目表示；

S2、采用档案网络分别获取用户的长期兴趣表示和用户属性表示，采用LSTM序列模型获取用户的短期兴趣表示；根据当前用户浏览行为的上下文获取上下文表示；

S3、将长期兴趣表示、短期兴趣表示、用户属性表示和上下文表示进行拼接，得到拼接向量，将拼接向量进行激活，得到权重值；

S4、将权重值与长期兴趣表示和短期兴趣表示进行融合，并将融合后的结果与用户属性表示进行聚合，得到最终用户表示；

S5、将最终用户表示与待推荐美食项目表示进行拼接后激活，得到待推荐美食项目的点击率预测值；

S6、将点击率预测值最大的若干个待推荐美食项目作为推荐结果，完成美食推荐。

进一步地，步骤S1的具体方法包括以下子步骤：

S1-1、建立美食项目知识图谱，包括美食项目的所述商标、代言人、属性和分类；

S1-2、根据美食项目知识图谱中不同的关系进行相应实体邻居表示聚合，得到邻居聚合后的表示；

S1-3、根据公式：

获取第q个待推荐美食项目表示x_q；其中σ为知识图谱中的激活函数；表示第q个美食项目自身参与聚合的可训练参数；g_q表示第q个美食项目的原始表示；表示第q个美食项目在第r种关系中聚合的可训练参数；R表示关系的总数；表示第q个美食项目在第r种关系的邻居聚合后的表示。

进一步地，步骤S2中采用档案网络获取用户的长期兴趣表示的具体方法包括以下子步骤：

S2-1-1、将用户行为按照行为发生的时间信息划分为用户短期行为和用户长期行为；

S2-1-2、将用户长期行为进行矢量化，得到长期行为矢量化向量；长期行为矢量化向量包括与用户相关的每个项目所对应的长期行为向量；

S2-1-3、将长期行为矢量化向量通过正交多头注意力机制池进行汇总，并根据公式：