公开(公告)号：CN117828062A

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410031884.0

申请日：2024-01-09

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 毛明毅 ,  许佳艺

IPC: G06F16/332 ,  G06F16/9535 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于高低阶融合的位置门控图神经网络会话推荐方法，属于信息推荐系统技术领域。本方法将会话推荐传统使用的邻接矩阵改进为高阶出入度矩阵和低阶出入度矩阵，并使用改进后的高低阶门控图神经网络正向传播图信息，实现了一阶以上的信息传播。然后设计一个位置融合层，先用高速公路网络缓解高低阶门控图神经网络的过拟合问题，接着提出一个包含反向位置信息和会话中项目频率的位置层，由此获得参考了项目重要性的位置融合层。然后放入改进后的自注意层得到用户长期兴趣，并将最近点击项目作为用户短期兴趣。最后，预测用户在会话中将要交互的下一个项目，从而实现会话推荐。本方法充分考虑了高低阶混合传播的可能性，解决了门控图神经网络只能实现一阶传播的问题，提高了对用户在会话中要交互的下一个项目的预测的全面性，同时提高了预测准确性。

公开(公告)号：CN117668699A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311721340.9

申请日：2023-12-14

Applicant: 北京工商大学

Inventor： 许佳艺

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06N5/04 ,  G06N5/025 ,  G06N5/02 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明属于图神经网络会话推荐技术领域，公开了一种基于长期依赖和协同会话挖掘的图神经网络会话推荐算法，本发明采用计算项目初始嵌入向量；构建星型会话图嵌入模块；利用自注意力机制，计算星型会话图的嵌入向量；在此基础上传递和聚合会话的远程信息，连接相同会话间项目的隐藏关系，得到星型会话图的嵌入向量。本发明提供的方法可以传播远程节点信息，有效融合全局上下文信息进行性更准确的推荐；本发明提供的方法可以有效地减轻其他会话的冗余信息影响，从而更加贴近用户需要的推荐内容。