【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种商品推荐方法、模型训练方法、装置及设备。
技术介绍
1、互联网技术的迅猛发展，使得海量商品数据呈现在用户面前，为了提高用户对商品的点击率，基于业务平台，向用户推荐用户所偏好的商品。
2、现有技术中，利用用户和商品间的历史交互关系，预测出未来用户潜在感兴趣的商品，并向用户推荐该商品。
3、但是上述方式中，仅依靠用户和商品间的历史交互关系进行商品推荐，所利用的数据维度较为单一，导致所预测出的商品不符合当前用户的偏好，进而，无法精准地向用户推荐商品。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种商品推荐方法、模型训练方法、装置及设备，用以解决基于用户和商品间的历史交互关系进行商品推荐导致无法精准地向用户推荐商品的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种商品推荐方法，包括：获取至少一个用户以及至少一个商品之间对应的二部图，并基于注意力机制的关系图卷积网络，对所述二部图进行卷积处理，得到表示集合；其中，所述二部图表征所有用户及商...
【技术保护点】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户商品对距离和所述二部图，确定所述用户商品对表示对应的结构特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述用户商品对距离和所述处理后的二部图，确定所述用户商品对距离对应的边结构特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述处理后的二部图，确定所述用户商品对距离对应的第一集合的第一数量，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述边结构特征进行特征精化处理，得到所述结构特征，包
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【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述用户商品对距离和所述二部图，确定所述用户商品对表示对应的结构特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述用户商品对距离和所述处理后的二部图，确定所述用户商品对距离对应的边结构特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述处理后的二部图，确定所述用户商品对距离对应的第一集合的第一数量，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述边结构特征进行特征精化处理，得到所述结构特征，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于注意力机制的关系图卷积网络，对所述二部图进行卷积处理，得到表示集合，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述二部图进行初始化处理，得到各所述用户的用户初始表示以及各所述商品的商品初始表示，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述关系图卷积网络包括至少一个图卷积层；基于所述关系图卷积网络，对所述二部图、各所述用户初始表示以及各所述商品初始表示进行特征抽取处理，得到各所述用户的用户属性表示以及各所述商品的商品属性表示，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于所述图卷积层的多头注意力机制，对所述二部图、各所述用户初始表示以及各所述商品初始表示进行特征聚合处理，得到各所述用户的多个用户聚合表示以及各所述商品的多个商品聚合表示，包括：
10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述用户的用户属性表示和所述商品的商品属性表示进行特征精化处理，得到所述用户商品对表示，包括：
11.根据权利要求1-10中任一项所述的方法，其特征在于，根据各所述用户商品对表示以及各所述结构特征，生成预测信息集合，包括：
12.一种应用于商品推荐的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，根据所述用户商品对距离和所述二部图，确定所述用户商品对表示对应的结构特征，包括：
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，根据所述用户商品对距离和所述处理后的二部图，确定所述用户商品对距离对应的边结构特征，包括：
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，根据所述处理后的二部图，确定所述用户商品对距离对应的第一集合的第一数量，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘砺志，佟志臣，蒋海俭，闵青，
申请(专利权)人：中国银联股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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