一种电视共享账户的节目推荐方法、系统、介质及设备技术方案

本发明专利技术提出了一种电视共享账户的节目推荐方法、系统、介质及设备，应用于电视节目推荐技术领域。通过将每个账户的序列行为构造成图结构并进行图变换，采用节点表示学习的结果作为潜在用户建模网络中的样本对。利用对比聚类用户识别网络（CCUI‑Net）中的实例级对比学习和聚类级对比学习识别潜在用户。为了提高框架的鲁棒性，在实例级对比学习应用于item嵌入；聚类级对比学习有助于将相似行为聚类到同一个用户原型中，并分离不相似的行为，从而提高共享账户建模的准确性。采用注意力机制对不用用户进行赋权，识别不同潜在用户的动态影响，获得更精准的账户表示，进而实现电视节目的个性化推荐。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于电视节目推荐，尤其涉及一种电视共享账户的节目推荐方法、系统、介质及设备。

技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。

2、随着智能电视逐渐取代有线电视，智能电视也逐渐成为人们家庭生活中的重要的娱乐方式。用户可以在智能电视上选择观看各种电视节目，这不同于有线电视只能根据固定时间表来播放节目。因此，需要一个高性能的推荐系统来帮助用户发现感兴趣的节目。当前，电视节目推荐问题的关键挑战之一是多个用户共享一个账户，即共享账户问题。共享账户通常包含多个用户，而且往往无法获取账户中各个用户的具体身份信息，即无法准确识别账户背后的多个用户。共享账户产生的观看行为数据是混合复杂的，缺乏有效的监督信息来区分这些行为。同时，不同的用户对共享账户的当前状态影响各不相同，而在特定时刻，可能仅有一位用户的行为对推荐结果起主导作用。

3、现有的共享账户电视节目推荐的方法，如miss模型、rl-isn模型以及tida-gcn模型。miss模型该采用注意力机制，适应共享账户背景下的会话感知推荐需求，有效区本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，所述用户-item交互序列图为图，图，其中节点集包括所有交互的实体，即用户和item，边集代表这些实体之间的序列交互关系。

3.如权利要求1所述的一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，所述两个对比视图具体为：

4.如权利要求1所述的一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，对所述用户-item交互序列图分别采用节点丢弃和随机游走进行图变换，获取两个对比视图，其中，节点丢弃公式如下所示：

5.如权利要求1所述的一种...

【技术特征摘要】

1.一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，所述用户-item交互序列图为图，图，其中节点集包括所有交互的实体，即用户和item，边集代表这些实体之间的序列交互关系。

3.如权利要求1所述的一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，所述两个对比视图具体为：

4.如权利要求1所述的一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，对所述用户-item交互序列图分别采用节点丢弃和随机游走进行图变换，获取两个对比视图，其中，节点丢弃公式如下所示：

5.如权利要求1所述的一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，所述随机游走公式如下：

6.如权利要求1所述的一种电视共享账户的节目推荐方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭磊，王新华，岳厚平，韩晓晖，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：