【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及推荐，特别涉及一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法与系统。
技术介绍
1、在推荐领域，用户长尾和项目长尾都是指存在大量稀有或冷门用户以及项目的现象。因此长尾问题既涉及到用户，也涉及到项目。在用户方面，少数头部用户的偏好和行为数据数量很大，而大多数用户的数据相对较少，长尾用户的数量大大超过头部用户的数量，而尾部用户的性能明显低于头部用户。因此，重点提高尾部用户的性能是至关重要的。在项目方面，少数热门项目的曝光机会更高，而大多数项目的曝光机会较少，用户主要关注少量的热门项目，而不关注大量长尾项目(即尾部物品)的情况，这导致推荐模型偏向热门项目，推荐合适的长尾项目也是至关重要的。
2、由于尾部用户和尾部项目交互较少，因此存在信息匮乏的问题，这给推荐系统的训练带来了一定的困难。并且长尾用户和项目问题同时存在，只考虑其中一个问题会导致另一个问题的次优性能。所以需要从用户和项目的角度共同缓解了用户与项目的长尾问题。
3、1、由于缺乏足够的交互数据，推荐系统很难对其进行有效的个性化推荐；
4、2、尾部用户和尾部项目的交互数据非常有限，很多项目可能只有极少量甚至没有交互记录，这导致推荐系统很难从这些数据中学习到有效的模式和规律；
5、3、由于尾部用户和尾部项目的交互数据稀疏，推荐系统可能过度依赖于热门项目和活跃用户的行为数据，导致对长尾区域的推荐偏差较大。
技术实现思路
1、鉴于上述状况，本专利技术的主要目的是为了提出一种双分支信息协同
2、本专利技术提出了一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，所述方法包括如下步骤：
3、步骤1、截断头部用户的整个历史交互序列，得到截断项目序列表示，基于头部用户的整个历史交互序列获取头部用户完整的项目序列表示，利用项目嵌入生成器学习用户完整项目序列表示与截断项目序列表示的信息差，并将学习到的知识转移到现有的尾部用户；
4、步骤2、截断头部项目的整个历史交互序列，得到部分项目序列表示，基于项目与用户的全部交互获得的项目的完整序列表示，利用用户嵌入生成器学习项目的完整序列表示与部分项目序列表示的信息差，并将学习到的知识转移到现有的尾部项目；
5、步骤3、用户增强分支利用项目增强分支中的项目嵌入生成器包含的知识更新用户增强分支中头部用户的项目交互序列的表示；
6、项目增强分支利用用户增强分支中的用户嵌入生成器包含的知识更新项目增强分支中部分项目序列表示；
7、步骤4、采用迭代的方式重复步骤1至步骤3进行训练，训练完成后，将所得用户的完整序列表示和用户的完整表示进行融合，得到用户的增强表示，将项目的完整序列表示和项目的完整表示进行融合，得到项目的增强表示，将用户的增强表示和项目的增强表示执行点积操作，得到项目的综合得分以进行推荐。
8、本专利技术针对推荐领域中用户与项目存在的长尾现象，以及长尾用户与项目的信息匮乏问题，提出一种利用gru编码器的双分支信息协同增强的长尾推荐方法。每个分支分别负责缓解长尾用户和长尾项目问题，并将两分支信息融合，使其相互增强，旨在缓解尾部项目及用户的信息稀缺性，以更加丰富的信息为尾部用户及项目做出指导，提高推荐的准确性。
9、本专利技术还提出一种双分支信息协同增强的长尾推荐系统，所述系统应用如上所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，所述系统包括：
10、用户增强模块，用于：
11、截断头部用户的整个历史交互序列，得到截断项目序列表示，基于头部用户的整个历史交互序列获取头部用户完整的项目序列表示，利用项目嵌入生成器学习用户完整项目序列表示与截断项目序列表示的信息差，并将学习到的知识转移到现有的尾部用户；
12、项目增强模块，用于：
13、截断头部项目的整个历史交互序列，得到部分项目序列表示，基于项目与用户的全部交互获得的项目的完整序列表示，利用用户嵌入生成器学习项目的完整序列表示与部分项目序列表示的信息差，并将学习到的知识转移到现有的尾部项目；
14、双分子互增强模块，用于：
15、用户增强分支利用项目增强分支中的项目嵌入生成器包含的知识更新用户增强分支中头部用户的项目交互序列的表示；
16、项目增强分支利用用户增强分支中的用户嵌入生成器包含的知识更新项目增强分支中部分项目序列表示；
17、目标跟踪模块，用于：
18、采用迭代的方式重复用户增强模块、项目增强模块和双分子互增强模块部分的操作进行训练，训练完成后，将所得用户的完整序列表示和用户的完整表示进行融合，得到用户的增强表示，将项目的完整序列表示和项目的完整表示进行融合，得到项目的增强表示，将用户的增强表示和项目的增强表示执行点积操作，得到项目的综合得分以进行推荐。
19、相较于现有技术，本专利技术的有益效果如下：
20、1、基于gru编码器的双分支信息增强结构。以gru编码器捕获用户及项目的信息上下文变化，从用户和项目两个方面共同缓解用户与项目的长尾问题，并通过协同增强的方式丰富长尾信息。
21、2、动态调整推荐方式的偏好机制。将序列的潜在表示传入注意力层与线性转换层以得到两个整流因子，通过动态的影响因子来调整用户对头部项目与尾部用户的兴趣，进一步缓解长尾用户与长尾项目在推荐中信息不足的问题。
22、本专利技术的附加方面与优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实施例了解到。
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1.一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，在所述步骤1中，截断头部用户的整个历史交互序列，得到截断项目序列表示，基于头部用户的整个历史交互序列获取头部用户完整的项目序列表示，利用项目嵌入生成器学习用户完整项目序列表示与截断项目序列表示的信息差，并将学习到的知识转移到现有的尾部用户的方法具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，利用截断项目序列表示经过项目嵌入生成器生成用户的完整表示的方法具体包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，在所述步骤2中，截断头部项目的整个历史交互序列，得到部分项目序列表示，基于项目与用户的全部交互获得的项目的完整序列表示，利用用户嵌入生成器学习项目的完整序列表示与部分项目序列表示的信息差，并将学习到的知识转移到现有的尾部项目的方法具体包括如下步骤：
5.根据权利要求2所述的一种双分支信息协同增强的长
6.根据权利要求5所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，在所述步骤3中，用户增强分支利用项目增强分支中的项目嵌入生成器包含的知识更新用户增强分支中用户的项目交互序列的表示的方法具体包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，在所述步骤3中，项目增强分支利用用户增强分支中的用户嵌入生成器包含的知识更新项目增强分支中头部项目的用户交互序列表示的过程存如下关系式：
8.根据权利要求7所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，在所述步骤4中，将所得用户的完整序列表示和用户的完整表示进行融合，得到用户的增强表示，将项目的完整序列表示和项目的完整表示进行融合，得到项目的增强表示，将用户的增强表示和项目的增强表示执行点积操作，得到项目的综合得分以进行推荐的具体方法包括如下步骤：
9.一种双分支信息协同增强的长尾推荐系统，其特征在于，所述系统应用如权利要求1至8任意一项所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，在所述步骤1中，截断头部用户的整个历史交互序列，得到截断项目序列表示，基于头部用户的整个历史交互序列获取头部用户完整的项目序列表示，利用项目嵌入生成器学习用户完整项目序列表示与截断项目序列表示的信息差，并将学习到的知识转移到现有的尾部用户的方法具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，利用截断项目序列表示经过项目嵌入生成器生成用户的完整表示的方法具体包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，在所述步骤2中，截断头部项目的整个历史交互序列，得到部分项目序列表示，基于项目与用户的全部交互获得的项目的完整序列表示，利用用户嵌入生成器学习项目的完整序列表示与部分项目序列表示的信息差，并将学习到的知识转移到现有的尾部项目的方法具体包括如下步骤：
5.根据权利要求2所述的一种双分支信息协同增强的长尾推荐方法，其特征在于，将部分...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱忠胜，肖双龙，朱辉，刘金平，王晓闻，
申请(专利权)人：江西财经大学，
类型：发明
国别省市：
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