一种基于物品图网络中路径表征的会话推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种基于物品图网络中路径表征的会话推荐方法。该方法根据给定用户的当前会话，挖掘出用户的当前兴趣，给用户推荐下一步最可能感兴趣的物品。主要由四个部分组成：第一部分是基于所有会话集合构建物品图；第二部分是根据当前会话和物品图网络，对当前会话进行扩充，得到扩充之后的会话路径；第三部分是采用分层门控循环单元网络对扩充之后的会话路径进行表征，得到用户兴趣表征；最后一部分是根据用户兴趣表征，推荐物品。推荐物品。推荐物品。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物品图网络中路径表征的会话推荐方法


[0001]本专利技术属于互联网服务
，尤其是涉及一种基于物品图网络中路径表征的会话推荐方法。

技术介绍

[0002]会话(Session)是一个时间段内用户的交互行为，基于会话的推荐是基于当前会话推荐用户下一个点击的物品。在实际场景中，有些用户是匿名登录，无法获取该用户的历史交互行为数据以及用户详细信息。因此，只能基于该匿名用户的当前会话给用户推荐感兴趣的物品。传统的会话推荐方法有基于物品的协同过滤(Item
‑
KNN)推荐方法，该方法通过计算候选集中的物品和当前会话中物品的相似度，来给用户推荐最相似的物品。近些年来，更多的会话推荐系统中采用循环神经网络(RNN)，来学习会话中的物品序列信息。而基于循环神经网络的方法只能学习到会话中紧邻着的上一个物品到下一个物品的转移关系，而忽视了在同一个会话中物品的上下文关系。因此中科院的学者在2019年提出把当前会话建立为一个图(Graph)，来捕捉当前会话中更丰富的物品转移关系，该方法名为用图神经网络进行会话推荐(SR
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物品图网络中路径表征的会话推荐方法，其特征在于：基于所有会话集合构建物品图T＝(V，E)；V是平台中物品的集合，E是边，表示物品和物品之间的转移关系；物品图中的边来源于会话，对于任意一个会话s＝{v1，v2，
…
，v
|s|
}，(v
j
‑1，v
j
)表示一个用户点击物品v
j
‑1之后点击物品v
j
，将(v
j
‑1，v
j
)作为为图网络T的有向边；且图的边数值属性为边(v
j
‑1，v
j
)出现的次数；将出现次数少于ε的边过滤掉；最后，本发明采用离线文件存储每个节点所有时间下在图网络T中的1
‑
hop和2
‑
hop邻居节点；也就是，对于任意一个物品v
j
，存储所有时间下的B1‑
hop
(j)邻居集合和B2‑
hop
(j)邻居集合；根据当前会话和物品图网络，对当前会话进行扩充，得到扩充之后的会话路径；当前会话为s＝{v1，v2，
…
，v
|s|
}，采用图网络T对当前会话进行扩充，将当前会话s＝{v1，v2，
…
，v
|s|
}映射到图网络中的路径，挖掘该路径是否存在捷径；这里的捷径指会话{v1，v2，
…
，v
|s|
}中任意两个不相邻物品之间是否存在距离为1或者2的路径；具体做法根据当前会话的时间，读取出当前会话中任一物品v
j
的上一时刻的B1‑
hop
(j)邻居集合和B2‑
hop
(j)邻居集合，查看会话中的其他物品是否在B1‑
hop
(j)或者B2‑
hop
(j)内，且确保捷径连接的两个物品在会话中不相邻；若当前会话s＝{v1，v2，
…
，v
|s|
}中存在两个物品v
i
和v
j
之间存在捷径，那么在v
i
和v
j
之间添加一条边；采用分层门控循环单元网络对扩充之后的会话路径进行表征，得到用户兴趣表征；扩充之后的会话路径仍是有序的，且会话中的一个物品的数据输入来源有两种，一种是原始会话中的上一个物品，一个是捷径中的上一个物品；本方法采用分层门控循环单元网络对扩充之后的会话路径进行表征；当前会话{v1，v2，
…
，v

【专利技术属性】
技术研发人员：顾盼，祝凯林，
申请(专利权)人：中国计量大学，
类型：发明
国别省市：