[发明专利]一种商品信息推荐方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种商品信息推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

导入商品信息数据集，对所述商品信息数据集进行数据集的划分得到商品信息训练集和商品信息测试集；

对所述商品信息训练集进行向量化分析，得到知识图谱矩阵和训练集矩阵；

对所述知识图谱矩阵和所述训练集矩阵进行分析处理得到知识图谱推荐值、原始推荐矩阵和交互推荐值；

通过损失函数对所述训练集矩阵、所述知识图谱推荐值、所述原始推荐矩阵和所述交互推荐值进行损失值计算，得到总损失值；

将所述总损失值输入至预设优化器中，通过所述预设优化器对所述总损失值进行反向传播，得到商品推荐模型；

将所述商品信息测试集输入至所述商品推荐模型中，根据所述商品推荐模型得到商品推荐结果；

所述商品信息训练集包括商品节点数据集和用户节点数据集，所述对所述商品信息训练集进行向量化分析，得到知识图谱矩阵和训练集矩阵的过程包括：

对所述商品节点数据集和所述用户节点数据集进行知识图谱的构建，得到训练集知识图谱；

分别对所述训练集知识图谱、所述商品节点数据集和所述用户节点数据集进行数据向量化，得到与所述训练集知识图谱对应的知识图谱矩阵、与所述商品节点数据集对应的商品节点矩阵和与所述用户节点数据集对应的用户节点矩阵；

根据所述商品节点矩阵和所述用户节点矩阵得到训练集矩阵；

所述对所述知识图谱矩阵和所述训练集矩阵进行分析处理得到知识图谱推荐值、原始推荐矩阵和交互推荐值的过程包括：

利用Bi-Interaction双向交互学习网络对所述知识图谱矩阵、所述商品节点矩阵和所述用户节点矩阵进行训练集矩阵的学习处理，得到用户信息矩阵和商品信息矩阵；

通过第一式对所述用户信息矩阵和所述商品信息矩阵进行原始推荐矩阵的计算，得到原始推荐矩阵，所述第一式为：

其中，e’_u为用户信息矩阵，e’_i为商品信息矩阵，y_ui为原始推荐矩阵；

通过第二式对所述用户信息矩阵和所述商品信息矩阵进行交互推荐值的计算，得到交互推荐值，所述第二式为：

其中，σ为损失函数，为点积，e’_u为用户信息矩阵，e’_i为商品信息矩阵，W_a为权重矩阵，Score_cro为交互推荐值；

利用分数策略算法对所述知识图谱矩阵进行知识图谱推荐值的计算，得到知识图谱推荐值。