面向稀疏超短序列的个性化推荐方法、系统、介质和设备
基本信息
| 申请号 | CN202210604217.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114692005A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114692005A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06F16/9535（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06Q30/02（2012.01）I;G06Q30/06（2012.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 汤胤;李泽峥;沈子璐;陈永健;路婕 | 申请（专利权）人 | 暨南大学 |
| 代理机构 | 广州市华学知识产权代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 510632广东省广州市天河区黄埔大道西601号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种面向稀疏超短序列的个性化推荐方法、系统、介质和设备，该方法包括下述步骤：构建稀疏超短用户行为序列，构建用户与商品的关系图，采用图嵌入方法对关系图中的节点进行嵌入表示学习；基于稀疏超短用户行为数据构造专家数据库，对专家数据库的购买策略进行学习，并遵循购买策略进行稀疏超短用户行为序列扩充；基于商品预嵌入表示以及扩充后的稀疏超短用户行为序列，采用自注意力模型完成商品嵌入表示的信息增强，并根据最终商品嵌入表示与稀疏超短用户行为序列的用户行为数据得到用户嵌入表示，进行个性化推荐。本发明能提高输入自注意力模型数据质量，实现自注意力模型在面向稀疏超短数据推荐场景中的应用。 |
