一种基于稀疏注意力和对比学习的用户意图会话推荐方法技术

本发明专利技术公开一种基于稀疏注意力和对比学习的用户意图会话推荐方法，针对目前的会话推荐没有充分利用会话中的上下文信息去除会话中的噪音点击以精准捕获会话用户意图，以及忽略利用其他会话对当前会话用户意图的有利影响，本发明专利技术提出一种新颖会话推荐方法，提出去除会话中噪音点击的去噪模块，使用交互持续时间和交互位置信息作为去噪模块中稀疏注意力机制的查询向量，利用上下文信息捕获用户意图；将当前会话和其他会话的序列输入到降噪模块后分别得到当前会话的用户意图和其他会话的用户意图，通过对比学习将当前会话用户意图和其他会话进行相似对齐，将相似的用户意图融合到当前用户意图中，得到最终的用户意图表示用于计算推荐结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及基于会话推荐的大数据推荐领域，通过稀疏注意力机制技术和对比学习技术来解决推荐相关的问题。

技术介绍

1、随着互联网上信息的迅速增长，用户在海量信息中寻找感兴趣的内容变得愈发困难。推荐系统因其能够根据用户兴趣提供个性化推荐而变得至关重要。《数字中国建设整体布局规划》提出强化数字技术创新和数字安全两大关键能力，且企业在数据处理中越发注重用户数据隐私安全。

2、在当前政策导向下，注重用户隐私的会话推荐成为备受关注的推荐方式。会话推荐通过捕捉用户在一段时间内与项目的交互，从用户行为中提取丰富信息，以实现更准确的推荐。该方法注重用户在特定会话中的行为模式，更符合用户当前兴趣和需求，同时降低了对用户隐私的侵犯

3、传统基于循环神经网络的推荐方法往往局限于捕捉用户行为序列中的时序信息，而对于用户行为背后更丰富的语境和特征的理解相对较为有限。基于注意力机制的方法有时倾向于过度关注热门项，缺乏对个性化兴趣的充分考虑。而图神经网络在面对非图结构的用户行为数据时可能效果受限，且容易受到稀疏性和冷启动问题的影响。这些方法常常缺乏对交互的持续时本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于稀疏注意力和对比学习的用户意图会话推荐方法，其特征在于包含以下步骤；

2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏注意力和对比学习的用户意图会话推荐方法，其特征在于步骤S1中：数据预处理阶段的具体步骤为；

3.根据权利要求1所述的一种基于稀疏注意力和对比学习的用户意图会话推荐方法，其特征在于步骤S2中：会话去噪层的具体步骤为；

4.根据权利要求1所述的一种基于稀疏注意力和对比学习的用户意图会话推荐方法，其特征在于步骤S3中：相似会话感知层的具体步骤为；

5.根据权利要求1所述的一种基于稀疏注意力和对比学习的用户意图会话推荐方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种基于稀疏注意力和对比学习的用户意图会话推荐方法，其特征在于包含以下步骤；

2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏注意力和对比学习的用户意图会话推荐方法，其特征在于步骤s1中：数据预处理阶段的具体步骤为；

3.根据权利要求1所述的一种基于稀疏注意力和对比学习的用户意图会话推荐方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟慧怡，陈平华，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：