【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及个性化推荐，具体为一种用户意图增强型超图会话推荐方法。
技术介绍
1、早期的会话推荐算法研究主要依靠近邻结点。其中一些研究采用余弦相似度来计算相似度得分，但这些方法忽略了项目之间的转换模式。随后，人们提出了许多利用时间顺序来模拟用户意图的顺序方法。例如利用马尔可夫链和个性化矩阵因式分解来捕捉用户的顺序模式和长期偏好，但是基于马尔可夫链的方法通常的方法通常侧重于相邻项目的转换，难以捕捉到更复杂和更高阶的顺序关系。
2、并且，现有技术过度依赖于项目间的严格顺序，这可能导致过拟合问题，并且无法很好地捕捉非相邻项目之间的关系。虽然图神经网络（gnn）在节点间复杂转换关系建模方面的优势，但对于超过邻接关系的高阶关系的捕捉能力有限，导致其在复杂的会话推荐任务中的表现不足。
技术实现思路
1、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种用户意图增强型超图会话推荐方法，包括步骤。
2、s1.将会话中的所有项目通过超边连接，建立超图。
3、s2.通过...
【技术保护点】
1.一种用户意图增强型超图会话推荐方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的用户意图增强型超图会话推荐方法，其特征在于，在所述步骤S2中通过卷积神经网络获得节点特征的计算公式为，式中表示第t个节点在第( )层的节点特征，为第个节点与第个超边的关联强度，为第个节点与第个超边的关联强度，为第个超边的权重，为第i个节点在第层的节点特征；
3.根据权利要求2所述的用户意图增强型超图会话推荐方法，其特征在于，在所述步骤S3中所述交叉熵损失函数的计算公式为，式中为真实标签，为交叉熵损失。
4.根据权利要求3所述的用户意图增强型超图会...
【技术特征摘要】
1.一种用户意图增强型超图会话推荐方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的用户意图增强型超图会话推荐方法，其特征在于，在所述步骤s2中通过卷积神经网络获得节点特征的计算公式为，式中表示第t个节点在第( )层的节点特征，为第个节点与第个超边的关联强度，为第个节点与第个超边的关联强度，为第个超边的权重，为第i个节点在第层的节点特征；
3.根据权利要求2所述的用户意图增强型超图会话推荐方法，其特征在于，在所述步骤s3中所述交叉熵损失函数的计算公式为，式中为真实标签，为交叉熵损失。
4.根据权利要求3所述的用户意图...
【专利技术属性】
技术研发人员：湛勇，陈中豪，邓国磊，余绍亮，李文博，
申请(专利权)人：青岛飞熊领鲜数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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