公开(公告)号：CN114610862A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210080273.6

申请日：2022-01-24

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 杨青 ,  张文祥 ,  王对强 ,  张敬伟

IPC: G06F16/335 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及会话推荐技术领域，具体地说，涉及一种增强图上下文顺序的会话推荐方法，其包括以下步骤：(1)将序列数据转换为图数据；(2)图数据通过图神经网络学习全局和会话两个层次的嵌入；(3)将两个层次的嵌入结合并加入位置信息；(4)通过自注意力捕获项目间的顺序信息；(5)用软注意力结合项目间的复杂转化和项目间的顺序信息，生成序列表征后预测用户下一个感兴趣的项目的概率。本发明能较佳地进行会话推荐。

公开(公告)号：CN114547276A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210082137.0

申请日：2022-01-24

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 杨青 ,  张文祥 ,  王逸丰 ,  张敬伟

IPC: G06F16/335 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及会话推荐技术领域，具体地说，涉及一种基于三通道图神经网络的会话推荐方法，其包括以下步骤：(1)将会话序列数据转换为会话图、超图、全局图数据；(2)图数据经过三个通道的图神经网络学习到三种项目嵌入；三个通道包括会话图通道、超图通道、全局图通道；会话图通道用于捕获会话中项目间的转换关系，超图通道用于捕获会话中项目间的高阶关系，全局图通道用于捕获不同会话中项目间的关系；(3)融合三种通道形成的项目表征获得更完整项目转换信息；(4)经过预测层输出项目的预测概率。本发明能较佳地进行会话推荐。