【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
一種基于超圖基序優(yōu)化多元用戶表示的推薦方法
[0001]本專(zhuān)利技術(shù)涉及一種基于超圖基序優(yōu)化多元用戶表示的推薦方法，屬于知識(shí)圖譜、推薦系統(tǒng)等相關(guān)領(lǐng)域。
技術(shù)介紹
[0002]知識(shí)圖譜是一種圖結(jié)構(gòu)的知識(shí)庫(kù)，由于其豐富的結(jié)構(gòu)化信息和語(yǔ)義信息，進(jìn)而緩解推薦算法存在的數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動(dòng)問(wèn)題，知識(shí)圖譜常作為外部信息以豐富項(xiàng)目的表示，同時(shí)，用戶之間蘊(yùn)含彼此的潛在興趣，學(xué)習(xí)用戶之間的相似性有利于對(duì)用戶的表示建模，然而，在許多推薦場(chǎng)景中無(wú)法獲取用戶間可用的顯示社交關(guān)系，因此需要借助隱式關(guān)系建立用戶之間的關(guān)聯(lián)。
[0003]隱式關(guān)系以第三方媒介上行為交互的相似性來(lái)學(xué)習(xí)用戶之間的潛在關(guān)系，以支持推薦系統(tǒng)，現(xiàn)有的方法建立隱式關(guān)系只關(guān)注兩個(gè)用戶之間的相似性，而沒(méi)有考慮多個(gè)用戶之間的交互模式，導(dǎo)致隱式網(wǎng)絡(luò)無(wú)法包含多元用戶的交互結(jié)構(gòu)信息，例如，如果某一位用戶對(duì)另一位用戶有明顯的導(dǎo)向關(guān)系，那么在學(xué)習(xí)這兩位用戶的特征時(shí)可以建立方向和權(quán)重，使模型關(guān)注更有用的信息。
[0004]從理論上說(shuō)，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)包含可用的信息，這在用戶隱式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中對(duì)應(yīng)多元用戶的交互模式，然而，現(xiàn)有的方法通常基于兩兩用戶間的相似性建立隱式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，因此很難建立方向與結(jié)構(gòu)的信息。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
[0005]針對(duì)現(xiàn)有的推薦方法沒(méi)有很好地建模多元用戶交互模式的特征表示，本專(zhuān)利技術(shù)提供一種基于超圖基序優(yōu)化多元用戶表示的推薦方法，用于提升推薦系統(tǒng)的性能。本專(zhuān)利技術(shù)通過(guò)構(gòu)建用戶項(xiàng)目交互超圖建立對(duì)用戶隱式關(guān)系的映射，并基于超圖基序(超圖中一種多元的結(jié)構(gòu))學(xué)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于超圖基序優(yōu)化多元用戶表示的推薦方法，其特征在于：基于用戶的歷史交互構(gòu)建用戶項(xiàng)目超圖，并且其映射為用戶鄰接圖，作為用戶隱式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的初始化表示，然后提取超圖基序?qū)W習(xí)多元用戶的交互模式，重構(gòu)隱式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，并融合超圖中的項(xiàng)目特征和隱式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)聯(lián)特征，以獲得用戶的高階表示，最后，在知識(shí)圖譜中傳播用戶的偏好信息，聚合項(xiàng)目的表示，基于用戶和項(xiàng)目的特征向量表示，預(yù)測(cè)用戶與項(xiàng)目的交互概率完成推薦任務(wù)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于超圖基序優(yōu)化多元用戶表示的推薦方法，其特征在于：具體步驟如下：Step1、給定知識(shí)圖譜為G＝(E,R)，其中G表示知識(shí)圖譜，E表示知識(shí)圖譜中的實(shí)體集，R表示關(guān)系集，其三元組形式表示為G＝{e,r,e
′
|e,e
′
∈E,r∈R}，其中，e表示三元組中的頭實(shí)體，e
′
表示三元組中的尾實(shí)體，r表示實(shí)體間的關(guān)系，構(gòu)建用戶
?
項(xiàng)目交互超圖HG：Step2、提取HG中的超圖基序hm，重構(gòu)G
u
的結(jié)構(gòu)；Step3、分層圖卷積網(wǎng)絡(luò)融合超圖HG和隱式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)G
u
的特征信息，以獲得用戶的高階表示；Step4、在知識(shí)圖譜上傳播用戶的偏好信息；Step5、預(yù)測(cè)用戶與項(xiàng)目的交互概率。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于超圖基序優(yōu)化多元用戶表示的推薦方法，其特征在于：所述Step1還包括以下步驟：Step1.1、用于用戶u，建立超邊與其所有歷史交互項(xiàng)目相連：其中R
u
是用戶u的超邊表示，
→
表示連接關(guān)系，表示用戶的歷史交互項(xiàng)目；Step1.2、按Step1.1方法遍歷所有用戶，構(gòu)建完成HG；Step1.3、將用戶
?
項(xiàng)目交互超圖HG映射為用戶鄰接圖G
u
：Step1.3.1、在用戶
?
項(xiàng)目交互超圖中，每一條超邊代表一位用戶。通過(guò)用戶
?
項(xiàng)目超圖中超邊是否相連，有如下判定：其中，I(
·
)是一個(gè)判定函數(shù)，如果超邊之間存在項(xiàng)目則為1，否則為0。和分別表示用戶u
i
和用戶u
j
的超邊，∩表示交集；Step1.3.2、：對(duì)于的用戶，使用如下函數(shù)計(jì)算用戶之間的相似性：其中，v
k
表示交集中單個(gè)交互項(xiàng)目，sim(
·
)表示單個(gè)公共交互項(xiàng)目的相似性得分，通過(guò)score(
·
)計(jì)算用戶之間的相似性并作為邊的權(quán)重；Step1.4、將用戶鄰接圖G
u
作為用戶隱式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的初始化。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于超圖基序優(yōu)化多元用戶表示的推薦方法，其特征在于：所述Step2還包括以下步驟：
Step2.1、根據(jù)超圖基序的交互模式和交互次數(shù)計(jì)算其可靠性：其中Re表示超圖基序的可靠性評(píng)分，|R
u
|表示超邊連接的節(jié)點(diǎn)總數(shù)，hm表示超圖基序，I
hm
表示超圖基序中是否存在共同交互項(xiàng)目，存在為1，否則為0；Step2.1.1、設(shè)定閾值，通過(guò)可靠性得分過(guò)濾不可靠的超圖基序；Step2.2、基于多元用戶交互計(jì)算相似度權(quán)重并建立方向；Step2.2.1、由于兩個(gè)用戶之間不止與一個(gè)超圖基序交互，基于所有的超圖基序進(jìn)行歸一化：其中score(
·
)是Step1.3.2中基于二元用戶的相似性評(píng)分，Re是超圖基序可靠性評(píng)分，S(
·
)是基于注意機(jī)制的歸一化函數(shù)，用于平衡二元和三元關(guān)系之間的值，s
ij
是最終用戶u
i
和用戶u
j
之間的相似性評(píng)分；Step2.2.2、根據(jù)相關(guān)的超圖基序類(lèi)型的比重選擇建立方向性；Step2.3、遍歷G
u
中的所有邊，并在HG找到所有相關(guān)超圖基序hm；Step2.4、按照Step2.2重構(gòu)G
u
的結(jié)構(gòu).。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于超圖基序優(yōu)化多元用戶表示的推薦方法，其特征在于：所述Step3還包括以下步驟：Step3.1、將HG作為超圖卷積網(wǎng)絡(luò)的輸入，并利用項(xiàng)目之間的相關(guān)性來(lái)獲...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：唐明靖，吳迪，張姝，陳建兵，
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人：云南師范大學(xué)，
類(lèi)型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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