[发明专利]基于异质社交关系的商品推荐方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种基于异质社交关系的商品推荐方法，其特征在于，包括：

确定社交购物平台中待推荐商品的用户；

将所述用户输入推荐模型，输出所述平台内所有商品的推荐度；

其中，所述推荐模型是基于样本用户、对应的购买商品标签以及存在社交关系的用户标签进行训练得到的，所述推荐模型训练时的网络结构包括异质社交关系表示超图卷积网络、商品向量表示超图卷积网络、关系向量表示超图卷积网络、用户嵌入表示超图卷积网络和商品用户推荐度计算网络，所述异质社交关系表示超图卷积网络用于将输入的样本用户结合所述样本用户存在社交关系的用户标签组成的用户-用户-商品超边三元组采用向量进行表示；

基于所述推荐度，确定为所述用户推荐的商品。

2.根据权利要求1所述的基于异质社交关系的商品推荐方法，其特征在于，所述样本用户、对应的购买商品标签以及存在社交关系的用户标签的构建，具体包括：

从所述社交购物平台中累积的用户交易数据中确定样本用户以及对应的购买商品正标签、未购买商品负标签；

从所述社交购物平台中累积的用户社交数据中确定所述样本用户存在社交关系的用户标签和关联商品标签；

其中，所述社交关系基于用户之间对于所述关联商品的交互行为确定。

3.根据权利要求2所述的基于异质社交关系的商品推荐方法，其特征在于，所述推荐模型训练时的网络结构包括依次连接的异质社交关系表示超图卷积网络、商品向量表示超图卷积网络、关系向量表示超图卷积网络、用户嵌入表示超图卷积网络和商品用户推荐度计算网络，具体包括：

所述推荐模型的训练过程中，

异质社交关系表示超图卷积网络将输入的样本用户结合存在社交关系的用户标签以及关联商品组成的超边三元组采用第一超图卷积网络计算，将所述第一超图卷积网络每一层计算得到的超边嵌入表示向量均输出至商品向量表示超图卷积网络、关系向量表示超图卷积网络和用户嵌入表示超图卷积网络；

所述商品向量表示超图卷积网络将输入的各层超边嵌入表示向量结合任一商品对应的所述超边三元组集合采用自环结构的第二超图卷积网络进行计算，将所述第二超图卷积网络每一层计算得到的任一商品向量均输出至所述用户嵌入表示超图卷积网络、所述异质社交关系表示超图卷积网络和商品用户推荐度计算网络；

所述关系表示超图卷积网络将输入的各层任一商品向量采用第三超图卷积网络进行计算，将所述第三超图卷积网络每一层计算得到的任两用户关系向量均输出至所述用户嵌入表示超图卷积网络；

所述用户嵌入式表示超图卷积网络将输入的各层超边嵌入表示向量和各层任两用户关系向量采用第四超图卷积网络进行计算，将所述第四超图卷积网络每一层计算得到的任一用户嵌入表示向量均输出至所述商品用户推荐度计算网络和所述异质社交关系表示超图卷积网络；

所述商品用户推荐度计算网络基于输入的各层任一用户嵌入表示向量和各层任一商品向量对输入的样本用户进行推荐商品预测，基于预测结果和样本用户对应的未购买商品负标签构建损失函数；

其中，所述第一超图卷积网络、所述第二超图卷积网络、所述第三超图卷积网络和所述第四超图卷积网络的层数相同。