一种基于会话噪声的滤波推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于会话噪声的滤波推荐方法及系统，包括：对会话序列进行聚类，得到若干个会话湖；将已聚类的会话连成会话图，对会话图进行分割，去噪；计算剩余每一个会话图的潜在嵌入向量，所述嵌入向量输入门控图神经网络，得到用户的偏好信息；获取每一个原始会话序列对应的嵌入向量，并进行建模，得到带有权重的用户偏好信息的隐藏状态；将用户的偏好信息与带有权重的用户偏好信息的隐藏状态进行合并，通过分类器得到每一个待推荐物品的潜在概率。本发明专利技术能将用户会话以非欧数据的形式对图结构进行建模，同时又能保证不受会话内部噪声影响的对抗性推荐算法，既能够不破坏会话数据的非欧几里得结构性，又能够消除噪声影响。

A filter recommendation method and system based on session noise

【技术实现步骤摘要】
一种基于会话噪声的滤波推荐方法及系统
本专利技术涉及会话推荐
，尤其涉及一种基于会话噪声的滤波推荐方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。会话，是指同一时间单位内被点击(或购买、浏览等)的商品序列，为一个会话。会话推荐，是指根据我们所拿到的用户的若干个会话(也就是用户在各个时间段内的行为数据)来进行分析和用户的偏好挖掘，从而进行推荐。对于处理对话的推荐方法是最近几年才开始流行起来，专利技术人发现，目前的主流方法是使用循环神经网络和马尔科夫链。如将循环神经网络与会话推荐相结合，从用户行为的时间变化上考虑。再如使用门控循环单元来对经典的循环神经网络进行了重新定义。另一广泛应用的方法是神经注意力推荐机(NARM，NeuralAttentiveRecommendationMachine)，包含一个全局和局部的循环神经网络推荐器，同时捕捉用户的顺序行为和主要目的。在此基础上，又通过增加多层感知机和注意力网络，令该模型还可以捕捉用户的一般兴趣和当前兴趣。还有一种新的基本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于会话噪声的滤波推荐方法，其特征在于，包括：/n对同一用户的原始会话序列进行聚类，得到若干个会话湖；/n将已聚类的会话连成会话图，对会话图进行分割，去噪；/n计算剩余每一个会话图的潜在嵌入向量，所述嵌入向量输入门控图神经网络，得到用户的偏好信息；/n同时获取每一个原始会话序列对应的嵌入向量，并进行建模，得到带有权重的用户偏好信息的隐藏状态；/n将用户的偏好信息与带有权重的用户偏好信息的隐藏状态进行合并，通过分类器得到每一个待推荐物品的潜在概率。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于会话噪声的滤波推荐方法，其特征在于，包括：
对同一用户的原始会话序列进行聚类，得到若干个会话湖；
将已聚类的会话连成会话图，对会话图进行分割，去噪；
计算剩余每一个会话图的潜在嵌入向量，所述嵌入向量输入门控图神经网络，得到用户的偏好信息；
同时获取每一个原始会话序列对应的嵌入向量，并进行建模，得到带有权重的用户偏好信息的隐藏状态；
将用户的偏好信息与带有权重的用户偏好信息的隐藏状态进行合并，通过分类器得到每一个待推荐物品的潜在概率。


2.如权利要求所述的一种基于会话噪声的滤波推荐方法，其特征在于，通过度量各会话序列之间的平移相似性，对会话序列进行聚类，具体为：
构建会话s1和s2之间的距离矩阵；
根据s1和s2之间的最长公共子串设置偏置容忍量；
将距离小于偏置容忍量的会话对进行聚类，得到若干个会话湖。


3.如权利要求所述的一种基于会话噪声的滤波推荐方法，其特征在于，将已聚类的会话连成会话图，具体为：
按顺序读取会话内部元素，对相邻元素在图内赋予一条边，最终得到亲密的会话湖图。


4.如权利要求所述的一种基于会话噪声的滤波推荐方法，其特征在于，对会话图进行分割，舍弃分割后孤立的噪声点，具体为：
把一个会话湖分割成t和v-t两个子图，其中，v为原会话图的大小，t为候选会话湖的子数；
计算每一个子图非亲密系数，根据非亲密系数与分裂系数的大小，确定相应的会话子图是否继续分裂；直到所有的会话湖都递归地分裂完成；
将分割后孤立的节点视为噪声点，去除。


5.如权利要求4所述的一种基于会话噪声的滤波推荐方法，其特征在于，所述非亲密系数根据分割后的两个子图部分的点的个数，以及连接两个会话湖的边的权重确定；
或者，所述分裂系数根据当前会话子...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨振宇，王皓，张鸣鸽，
申请(专利权)人：齐鲁工业大学，
类型：发明
国别省市：山东;37