公开(公告)号：CN114692005B

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210604217.8

申请日：2022-05-31

Applicant: 暨南大学

Inventor： 汤胤 ,  李泽峥 ,  沈子璐 ,  陈永健 ,  路婕

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/02 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种面向稀疏超短序列的个性化推荐方法、系统、介质和设备，该方法包括下述步骤：构建稀疏超短用户行为序列，构建用户与商品的关系图，采用图嵌入方法对关系图中的节点进行嵌入表示学习；基于稀疏超短用户行为数据构造专家数据库，对专家数据库的购买策略进行学习，并遵循购买策略进行稀疏超短用户行为序列扩充；基于商品预嵌入表示以及扩充后的稀疏超短用户行为序列，采用自注意力模型完成商品嵌入表示的信息增强，并根据最终商品嵌入表示与稀疏超短用户行为序列的用户行为数据得到用户嵌入表示，进行个性化推荐。本发明能提高输入自注意力模型数据质量，实现自注意力模型在面向稀疏超短数据推荐场景中的应用。

公开(公告)号：CN114692005A

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202210604217.8

申请日：2022-05-31

Applicant: 暨南大学

Inventor： 汤胤 ,  李泽峥 ,  沈子璐 ,  陈永健 ,  路婕

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/02 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种面向稀疏超短序列的个性化推荐方法、系统、介质和设备，该方法包括下述步骤：构建稀疏超短用户行为序列，构建用户与商品的关系图，采用图嵌入方法对关系图中的节点进行嵌入表示学习；基于稀疏超短用户行为数据构造专家数据库，对专家数据库的购买策略进行学习，并遵循购买策略进行稀疏超短用户行为序列扩充；基于商品预嵌入表示以及扩充后的稀疏超短用户行为序列，采用自注意力模型完成商品嵌入表示的信息增强，并根据最终商品嵌入表示与稀疏超短用户行为序列的用户行为数据得到用户嵌入表示，进行个性化推荐。本发明能提高输入自注意力模型数据质量，实现自注意力模型在面向稀疏超短数据推荐场景中的应用。