公开(公告)号：CN116542720B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310817593.X

申请日：2023-07-05

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 陈建峡 ,  余天赐 ,  毛磊 ,  罗世杰

IPC: G06Q30/0251 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于序列推荐技术领域，公开了一种基于图卷积网络的时间增强信息序列推荐方法及系统，将物品嵌入矩阵和位置嵌入矩阵进行组合，构造为序列的隐藏层表示；基于时间增强的图卷积网络利用自适应窗口函数构建时间增强用户‑物品图，使用双重窗口函数为每一个用户‑物品交互项分配一个时间权重；构建了基于过滤增强的自注意力层，在自注意力模块之前使用过滤增强层，利用快速傅里叶变换和一个可学习的滤波器来抑制序列嵌入中的含噪信号；聚合经过处理后用户嵌入和物品嵌入，然后为每个用户‑物品对输出得分。本发明能根据用户交互的时间戳信息来动态的捕捉用户的偏好，能有效的提取交互序列中的相对时间特征，大大降低了噪声物品的负面影响。

公开(公告)号：CN116542720A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310817593.X

申请日：2023-07-05

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 陈建峡 ,  余天赐 ,  毛磊 ,  罗世杰

IPC: G06Q30/0251 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于序列推荐技术领域，公开了一种基于图卷积网络的时间增强信息序列推荐方法及系统，将物品嵌入矩阵和位置嵌入矩阵进行组合，构造为序列的隐藏层表示；基于时间增强的图卷积网络利用自适应窗口函数构建时间增强用户‑物品图，使用双重窗口函数为每一个用户‑物品交互项分配一个时间权重；构建了基于过滤增强的自注意力层，在自注意力模块之前使用过滤增强层，利用快速傅里叶变换和一个可学习的滤波器来抑制序列嵌入中的含噪信号；聚合经过处理后用户嵌入和物品嵌入，然后为每个用户‑物品对输出得分。本发明能根据用户交互的时间戳信息来动态的捕捉用户的偏好，能有效的提取交互序列中的相对时间特征，大大降低了噪声物品的负面影响。