[发明专利]推荐系统召回方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种推荐系统召回方法，其特征在于，所述召回方法包括：

基于用户历史行为记录，构造对应的图网络；其中，所述历史行为记录包括各个用户、各个物品以及各个所述用户与各个所述物品的交互信息；所述图网络中的节点包括与各个所述用户分别对应的用户节点、与各个所述物品分别对应的物品节点，所述图网络中的各个边分别连接具有交互关系的所述用户节点与所述物品节点；

基于所述图网络以及各个所述用户与各个所述物品的交互信息，分别构建所述用户节点和所述物品节点对应的初始嵌入向量；

利用图形神经网络模型，对所述初始嵌入向量进行迭代更新，确定所述图网络的节点权重，得到所述用户节点和所述物品节点分别对应的最终嵌入向量；其中，所述节点权重用于表示节点对其他节点的贡献程度；

根据所述用户节点和所述物品节点分别对应的最终嵌入向量，分别确定各个所述用户对各个所述物品的感兴趣程度；

根据所述感兴趣程度，确定推荐系统中的待召回物品。

2.根据权利要求1所述的召回方法，其特征在于，所述利用图形神经网络模型，对所述初始嵌入向量进行迭代更新，确定所述图网络的节点权重，得到所述用户节点和所述物品节点分别对应的最终嵌入向量，包括：

利用所述图形神经网络模型，根据下式（1）所示的单个节点迭代公式对所述初始嵌入向量进行迭代更新：

（1）

其中，N_u表示所述图网络中与用户节点u相连接的物品节点数量，N_i表示所述图网络中与物品节点i相连接的用户节点数量，表示用户节点u对应的第k+1次迭代更新时的嵌入向量，表示物品节点i对应的第k次迭代更新时的嵌入向量，表示用户节点u对应的第k次迭代更新时的嵌入向量，表示物品节点i对应的第k+1次迭代更新时的嵌入向量，w^k表示第k次迭代更新时的节点权重。

3.根据权利要求2所述的召回方法，其特征在于，所述单个节点迭代公式对应的迭代矩阵公式表示为下式（2）：

（2）

其中，E^(k+1)表示用户节点与物品节点对应的第k+1次迭代更新时的嵌入向量矩阵，E^(k)表示用户节点与物品节点对应的第k次迭代更新时的嵌入向量矩阵，W表示所述图网络的节点权重矩阵，表示用户节点和物品节点的邻接矩阵，R表示M个用户节点和N个物品节点组成的交互矩阵，D表示(M+N)×(M+N)维的对角矩阵且其主对角线上的元素D_ii与N_i相对应。

4.根据权利要求3所述的召回方法，其特征在于，所述用户节点和所述物品节点分别对应的最终嵌入向量组成下式（3）所示的最终嵌入矩阵E：

（3）

其中，表示用户节点与物品节点对应的初始嵌入向量矩阵，均为权重系数，分别表示利用所述迭代矩阵公式对初始嵌入向量矩阵进行第1,2,…,K次迭代更新得到的嵌入向量矩阵，表示中间参数矩阵。

5.根据权利要求4所述的召回方法，其特征在于，所述根据所述用户节点和所述物品节点分别对应的最终嵌入向量，分别确定各个所述用户对各个所述物品的感兴趣程度，包括：

根据下式（4），确定所述感兴趣程度：

（4）

其中，表示用户节点u对物品节点i的感兴趣程度，e_u表示用户节点u对应的最终嵌入向量，e_i表示物品节点i对应的最终嵌入向量。