一种基于改进残差结构的序列推荐方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于改进残差结构的序列推荐方法和系统。该方法包括：构建序列推荐模型，该序列推荐模型包括叠加的多个空洞卷积残差块，其中每个空洞卷积残差块连接门控模块用于限制其输出；以设定的损失函数为目标，基于样本集训练所述序列推荐模型，并在训练过程中，通过将每个空洞卷积残差块的输出与设定阈值进行比较，学习需保留的空洞卷积残差块以及需跳过的空洞卷积残差块；将待推荐用户的历史浏览序列输入经训练的序列推荐模型，获得后续时刻用户推荐项的预测结果。利用能够为用户提供准确的推荐服务，并显著减少了模型参数量和推断时间。

A sequential recommendation method and system based on improved residual structure

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进残差结构的序列推荐方法和系统
本专利技术涉及序列推荐
，更具体地，涉及一种基于改进残差结构的序列推荐方法和系统。
技术介绍
推荐系统是近年来发展十分繁荣的领域，因其广阔的应用场景以及巨大的商业价值而备受瞩目，其定义为利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程，而个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。序列推荐系统是推荐系统中的一个重要分支，其目的是通过分析用户的历史浏览序列，对用户进行精准推荐，一直是学术界和工业界关注的热点研究问题。以常见的序列推荐模型NextItNet为例，其结合了空洞卷积神经网络以及残差网络，能够较好地对用户历史浏览序列进行建模，从而更好地为用户提供推荐服务，在序列推荐系统中发挥出优异的效果。参见图1所示，NextItNet的模型结构总体上由N个结构相同的空洞卷积残差块堆叠而成，将用户历史浏览序列输入整个网络，进行建模，得到用户喜好表征，从而在下一时刻为用户进行精准推荐。现有的序列推荐模型，在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进残差结构的序列推荐方法，包括：/n构建序列推荐模型，该序列推荐模型包括叠加的多个空洞卷积残差块，其中每个空洞卷积残差块连接门控模块用于限制其输出；/n以设定的损失函数为目标，基于样本集训练所述序列推荐模型，并在训练过程中，通过将每个空洞卷积残差块的输出与设定阈值进行比较，学习需保留的空洞卷积残差块以及需跳过的空洞卷积残差块；/n将待推荐用户的历史浏览序列输入经训练的序列推荐模型，获得后续时刻用户推荐项的预测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于改进残差结构的序列推荐方法，包括：
构建序列推荐模型，该序列推荐模型包括叠加的多个空洞卷积残差块，其中每个空洞卷积残差块连接门控模块用于限制其输出；
以设定的损失函数为目标，基于样本集训练所述序列推荐模型，并在训练过程中，通过将每个空洞卷积残差块的输出与设定阈值进行比较，学习需保留的空洞卷积残差块以及需跳过的空洞卷积残差块；
将待推荐用户的历史浏览序列输入经训练的序列推荐模型，获得后续时刻用户推荐项的预测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述门控模块的表达式：



其中，F(Xl)是空洞卷积残差块的原始输出，S(F(Xl))为经门控模块限制后的输出，ε是设定阈值。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述门控模块包括第一激活层、第二激活层、第三激活层、第四激活层和乘法门，第一激活层和第二激活层连接空洞卷积残差块，第三卷积层接收第一激活层和第二激活层的融合结果并连接第四卷积层，第四卷积层的输出和空洞卷积残差块的输出相乘后传递至后续的空洞卷积残差块。


4.根据权利要求3所述的方法，其中第一激活层、第二激活层、第三激活层、第四激活层是线性整理函数R...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，杨敏，原发杰，李成明，姜青山，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44