公开(公告)号：CN116796073A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202310826295.7

申请日：2023-07-07

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 王庆梅 ,  靳博文 ,  曾凡运 ,  廉贺淳 ,  时鹏 ,  章立军

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/045 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/096 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强的图对比学习会话推荐方法，通过有效地利用会话级特征向量表示和全局级特征向量表示两个层次的成对项目转换信息来提高对当前会话的推荐性能。在全局级项目表示学习模块中通过融合更深层的邻居特征的方式获得全局级特征，缓解了过平滑问题。通过注意力机制聚合两种项目表示对当前会话的用户偏好进行建模，通过特征增强的方法保留输入空间特征，最终输出候选项目的预测概率。经过验证，本发明使得会话推荐的预测结果更加准确。