[发明专利]一种基于项目表示增强的会话推荐方法、存储介质及装置

权利要求书

1.一种基于项目表示增强的会话推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)预处理会话数据；

(2)根据预处理后的会话数据构造项目转移图，其中项目转移图为有向图；

(3)基于注意力机制的图神经网络模型学习项目向量表示，得到全部的项目向量嵌入表示矩阵；其中，项目向量嵌入表示矩阵为N*d，其中N是指所有项目的个数，d为项目向量表示的维度；

(4)提取当前会话中涉及的项目向量表示矩阵，基于神经网络的会话推荐模型学习用户兴趣偏好表示，然后向用户推荐项目。

2.根据权利要求1所述的一种基于项目表示增强的会话推荐方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下步骤：

(11)将每个会话序列由用户点击过的项目按照时间排序组成，当会话中的项目个数为1时，删除该会话；

(12)统计每个项目在全部会话中出现的次数，出现次数小于5的项目删除；

(13)重新对项目进行编号，得到预处理后的会话序列。

3.根据权利要求1所述的一种基于项目表示增强的会话推荐方法，其特征在于，所述步骤(2)为：针对每一条会话数据，把会话中的项目作为项目转移图中的节点，会话中项目的转移关系作为项目转移图的边，构造项目转移图。

4.根据权利要求1所述的一种基于项目表示增强的会话推荐方法，其特征在于，所述步骤(3)基于注意力机制的图神经网络模型包括：若干层和一个softmax层，其中，每一层的结构包括：旧节点、聚合信息层和Attention层。

5.根据权利要求1所述的一种基于项目表示增强的会话推荐方法，其特征在于，所述步骤(4)包括以下步骤：

(41)根据当前会话中涉及的项目，在项目向量嵌入表示矩阵中查询对应的项目向量嵌入表示；

(42)将中得到的项目向量嵌入表示，输入到基于神经网络的会话推荐模型中训练得到用户兴趣偏好向量表示；

(43)将用户兴趣偏好向量表示与项目向量嵌入表示矩阵相乘，得到用户在该会话中下一次点击的每一个项目的概率，将概率降序排列得到候选推荐项目。

6.根据权利要求4所述的一种基于项目表示增强的会话推荐方法，其特征在于，所述步骤(42)具体为：将训练数据的推荐项目与训练数据的真实点击项目进行比较，计算交叉熵损失，并通过反向传播算法迭代调整会话推荐模型的参数，得到最优的会话推荐模型。

7.一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-6中任一所述方法。

8.一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行如权利要求1-6中任一所述方法。