[发明专利]一种基于会话推荐的全局上下文增强图神经网络方法在审
| 申请号： | 202110854588.7 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113487018A | 公开（公告）日： | 2021-10-08 |
| 发明（设计）人： | 曲海成;郭江涛 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F40/35 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营;张丽萍 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于会话推荐的全局上下文增强图神经网络方法，该方法包括以下步骤：S1、通过采用会话感知注意机制，基于全局图结构递归地合并每个节点的邻居的嵌入，从而在所有会话中学习全局级别的项目嵌入；S2、在会话图上使用GNN模型来学习当前会话中的会话级项目嵌入；S3、通过聚合会话级和全局级的学习项目表示来建模当前会话的用户偏好；S4、输出用于推荐的候选项目的预测概率。本发明采用会话感知注意机制来递归地合并全局图上每个节点的邻居嵌入，还设计了一个会话级项目表示学习层，它在会话图上使用GNN来学习当前会话中的会话级项目嵌入，使用软注意力机制在两个级别中聚合学习到的项目表示。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 会话 推荐 全局 上下文 增强 神经网络 方法 | ||
【主权项】：
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