[发明专利]一种缓解数据稀疏性和商品冷启动的商品推荐模型

摘要

本发明公开了一种缓解数据稀疏性和商品冷启动的商品推荐模型，涉及兴趣挖掘技术领域，提出了CTR预估模型GEARec用于商品的个性化推荐。通过引入图嵌入技术，除了解决稀疏性和冷启动的问题，将预先训练好的Embedding输入到上层的深度神经网络，还可以加快网络的收敛速，进一步提升模型性能。GEARec模型由预训练的Embedding层、多头自注意力网络层、AUGRU和MLP构建而成。输入的用户行为序列的Embedding向量表示经过多头自注意力网络层和AUGRU后，将计算结果和其他Embedding进行拼接，输入到MLP中自动学习特征之间的非线性关系，最后输出用户购买候选商品的概率。