【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种图神经网络会话推荐方法和系统，尤其涉及一种基于解耦用户需求的图神经网络会话推荐方法和系统，属于互联网大数据。
技术介绍
1、在基于网上购物的过程中，存在着用户暂未登录，用户历史访问行为和用户个人信息无法获取的情况，因此致力于解决此类情况的会话推荐方法应运而生，其通过会话内用户和物品的交互行为对用户的意图和偏好进行识别，并做出精准推荐。
2、目前，随着图神经网络模型的快速发展，图神经网络在会话推荐方面有着不错的表现。但是，目前基于图神经网络模型的会话推荐方法，大多数只考虑物品的转换序列，未考虑到用户选择物品也会受到物品种类的影响，存在会话图构建简单的问题，未能充分利用会话信息，会话推荐的准确性有待提升；此外，考虑到物品转换序列的会话推荐方法中，存在着将物品转换序列进行解耦的方法，该方法认为用户的意图是耦合的，应该从物品点击序列中对用户的意图进行解耦，找到最符合用户意图的物品，但该方法忽略了用户的意图不应该仅仅只存在于物品的转换序列中，也应该存在于物品对应类别的转换序列中。这也不利于物品推荐的准确度。
<...【技术保护点】
1.一种基于解耦用户需求的图神经网络会话推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于解耦用户需求的图神经网络会话推荐方法，其特征在于，步骤1中，设物品转换序列为V＝(v1,v2,…,vi,…,vM)，类别转换序列为C＝(c1，c2，…，cj，…cM)，M为序列的长度，并且第i个物品vi和第j个类别cj相对应，所述构建含有物品和类别两种节点的异构图的具体过程为：根据当前用户点击的物品转换序列构造物品和物品之间的有向边；根据物品所对应的类别转换序列构造类别和类别之间的有向边；根据物品和类别的对应关系构造物品和类别之间的有向边；生成含有物品...
【技术特征摘要】
1.一种基于解耦用户需求的图神经网络会话推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于解耦用户需求的图神经网络会话推荐方法，其特征在于，步骤1中，设物品转换序列为v＝(v1,v2,…,vi,…,vm)，类别转换序列为c＝(c1，c2，…，cj，…cm)，m为序列的长度，并且第i个物品vi和第j个类别cj相对应，所述构建含有物品和类别两种节点的异构图的具体过程为：根据当前用户点击的物品转换序列构造物品和物品之间的有向边；根据物品所对应的类别转换序列构造类别和类别之间的有向边；根据物品和类别的对应关系构造物品和类别之间的有向边；生成含有物品和类别的节点及他们之间关系的异构图。
3.根据权利要求2所述的基于解耦用户需求的图神经网络会话推荐方法，其特征在于，步骤2包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于解耦用户需求的图神经网络会话推荐方法，其特征在于，步骤3中，将步骤2-3中所得到的聚合了相邻物品信息的所有物品表示vi′,k进行平均池化得到用户在第k个子需求中的物品需求表示dv,k,将聚合了相邻物品信息和...
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