[发明专利]一种基于端到端双曲空间的用户推荐方法

权利要求书

1.一种基于端到端双曲空间的用户推荐方法，包括：

获取欧几里得空间中的项目表征和目标用户的用户表征，其中，所述用户表征包括社会关系和与项目的交互信息，所述项目表征包括项目属性信息，并构建用户推荐模型，利用所述用户推荐模型执行以下操作：

将所述用户表征和所述项目表征分别映射到双曲空间中，得到用户双曲表征和项目双曲表征；

利用纯双曲空间图卷积神经网络在双曲空间上处理所述用户双曲表征，得到用户社交信息和新的用户双曲表征；

将所述新的用户双曲表征在双曲空间上分解为多个双曲分向量，并根据所述多个双曲分向量，得到用户偏好信息；

根据所述用户偏好信息，利用注意力机制在双曲空间上处理所述新的用户双曲表征和所述项目双曲表征，得到新的用户-项目交互信息；

根据所述用户社交信息和所述新的用户-项目交互信息，向所述目标用户进行项目推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述用户表征和所述项目表征分别映射到双曲空间中，得到用户双曲表征和项目双曲表征包括：

将所述用户表征和项目表征分别添加具有预设值的附加维度，得到用户附加表征和项目附加表征；

将所述用户附加表征和所述项目附加表征分别嵌入到欧几里得空间的原点的切空间中，得到切空间上的用户表征和切空间上的项目表征；

利用原点处的指数映射分别将所述切空间上的用户表征和所述切空间上的项目表征映射到洛伦茨模型中，得到所述用户双曲表征和所述项目双曲表征。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，利用纯双曲空间图卷积神经网络在双曲空间上处理所述用户双曲表征，得到用户社交信息和新的用户双曲表征包括：

利用预设矩阵对所述用户双曲表征进行变换，得到中间用户双曲表征；

将所述中间用户双曲表征进行洛伦茨模型到克莱因模型的变换，得到克莱因模型下的用户双曲表征；

根据所述目标用户的邻域节点的信息和第一洛伦茨因子，并利用爱因斯坦中点方法在双曲空间中对所述克莱因模型下的用户双曲表征进行聚合，得到双曲聚合平均值；

将所述双曲聚合平均值进行克莱因模型到洛伦茨模型的变换，得到洛伦茨模型下的双曲聚合平均值；

将所述洛伦茨模型下的双曲聚合平均值投影到到庞加莱球模型上，得到投影结果，并利用预先定义的非线性函数将所述投影结果映射到洛伦茨模型上，得到所述新的用户双曲表征。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预设矩阵由变换矩阵和正交矩阵构成，所述正交矩阵通过在斯蒂弗尔流形上优化得到。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预先定义的非线性函数包括非线性激活函数。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述用户偏好信息，利用注意力机制在双曲空间上处理所述新的用户双曲表征，得到新的用户-项目交互信息包括：

计算所述新的用户双曲表征和所述项目表征反双曲余弦值的逆值，得到用户-项目权重；

对所述新的用户双曲表征进行洛伦茨模型到克莱因模型的变换，得到克莱因模型下的新的用户双曲表征；

根据所述用户-项目权重和第二洛伦茨因子，利用爱因斯坦中点方法聚合所述用户偏好信息，得到克莱因模型下的具有偏好信息的用户双曲表征；

将所述克莱因模型下的具有偏好信息的用户双曲表征进行克莱因模型到洛伦茨模型变换，得到洛伦茨模型下的具有偏好信息的用户双曲表征；

利用费米-狄拉克方法计算所述洛伦茨模型下的具有偏好信息的用户双曲表征和所述项目双曲表征，得到所述新的用户-项目交互信息。