[发明专利]一种基于超图神经网络的序列推荐方法及装置在审
| 申请号： | 202210668287.X | 申请日： | 2022-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN115082147A | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 许勇;李想 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 陈嘉乐 |
| 地址： | 510641 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于超图神经网络的序列推荐方法及装置，其中方法包括：根据数据集构建超图；通过超图卷积学习动态短时用户/商品嵌入向量；将动态/静态用户、动态/静态商品相结合，获得用户与商品交互嵌入向量；通过把用户‑商品交互序列输入transfomer模块中，根据滑动窗口的不同，学习出不同时间粒度用户嵌入向量；将不同时间粒度的动态用户嵌入向量进行融合；使用最终动态用户嵌入向量和静态/动态融合的商品嵌入向量进行偏好预测，得到推荐顺序。本发明综合考虑了用户与商品交互的多时间粒度下的信息，使用户向量中包含用户与用户之间的相关性信息，保证特征的有效性，降低主模型上训练的时间复杂度，可广泛应用于序列推荐技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 超图 神经网络 序列 推荐 方法 装置 | ||
【主权项】：
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