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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115952359A(43)申请公布日2023.04.11(21)申请号202310225117.9(22)申请日2023.03.10(71)申请人特斯联科技集团有限公司地址101199北京市通州区滨惠北一街3号院1号楼1层1-6室(72)发明人何英杰(74)专利代理机构北京中知法苑知识产权代理有限公司11226专利代理师李明赵吉阳(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06N3/042(2023.01)G06N3/08(2023.01)权利要求书3页说明书9页附图2页(54)发明名称推荐系统召回方法及装置、电子设备、存储介质(57)摘要本公开实施例涉及推荐系统技术领域,提供了一种推荐系统召回方法及装置、电子设备、存储介质,方法包括:基于用户历史行为记录构造对应的图网络;基于图网络及各个用户与各个物品的交互信息,分别构建用户节点和物品节点对应的初始嵌入向量;利用图形神经网络模型对初始嵌入向量进行迭代更新,确定图网络的节点权重,得到用户节点和物品节点分别对应的最终嵌入向量;根据用户节点和物品节点分别对应的最终嵌入向量,分别确定各个用户对各个物品的感兴趣程度;根据感兴趣程度确定推荐系统中的待召回物品。本公开实施例在不增加训练参数数量级的情况下增强了嵌入向量的表达能力,使得确定的待召回物品更加精准,有效提高了推荐召回的精准度。CN115952359ACN115952359A权利要求书1/3页1.一种推荐系统召回方法,其特征在于,所述召回方法包括:基于用户历史行为记录,构造对应的图网络;其中,所述历史行为记录包括各个用户、各个物品以及各个所述用户与各个所述物品的交互信息;所述图网络中的节点包括与各个所述用户分别对应的用户节点、与各个所述物品分别对应的物品节点,所述图网络中的各个边分别连接具有交互关系的所述用户节点与所述物品节点;基于所述图网络以及各个所述用户与各个所述物品的交互信息,分别构建所述用户节点和所述物品节点对应的初始嵌入向量;利用图形神经网络模型,对所述初始嵌入向量进行迭代更新,确定所述图网络的节点权重,得到所述用户节点和所述物品节点分别对应的最终嵌入向量;其中,所述节点权重用于表示节点对其他节点的贡献程度;根据所述用户节点和所述物品节点分别对应的最终嵌入向量,分别确定各个所述用户对各个所述物品的感兴趣程度;根据所述感兴趣程度,确定推荐系统中的待召回物品。2.根据权利要求1所述的召回方法,其特征在于,所述利用图形神经网络模型,对所述初始嵌入向量进行迭代更新,确定所述图网络的节点权重,得到所述用户节点和所述物品节点分别对应的最终嵌入向量,包括:利用所述图形神经网络模型,根据下式(1)所示的单个节点迭代公式对所述初始嵌入向量进行迭代更新:(1)其中,Nu表示所述图网络中与用户节点u相连接的物品节点数量,Ni表示所述图网络中与物品节点i相连接的用户节点数量,表示用户节点u对应的第k+1次迭代更新时的嵌入向量,表示物品节点i对应的第k次迭代更新时的嵌入向量,表示用户节点u对应的第k次迭代更新时的嵌入向量,表示物品节点i对应的第k+1次迭代更新时的嵌入向量,wk表示第k次迭代更新时的节点权重。3.根据权利要求2所述的召回方法,其特征在于,所述单个节点迭代公式对应的迭代矩阵公式表示为下式(2):(2)其中,E(k+1)表示用户节点与物品节点对应的第k+1次迭代更新时的嵌入向量矩阵,E(k)2CN115952359A权利要求书2/3页表示用户节点与物品节点对应的第k次迭代更新时的嵌入向量矩阵,W表示所述图网络的节点权重矩阵,表示用户节点和物品节点的邻接矩阵,R表示M个用户节点和N个物品节点组成的交互矩阵,D表示(M+N)×(M+N)维的对角矩阵且其主对角线上的元素Dii与Ni相对应。4.根据权利要求3所述的召回方法,其特征在于,所述用户节点和所述物品节点分别对应的最终嵌入向量组成下式(3)所示的最终嵌入矩阵E:(3)其中,表示用户节点与物品节点对应的初始嵌入向量矩阵,均为权重系数,分别表示利用所述迭代矩阵公式对初始嵌入向量矩阵进行第1,2,…,K次迭代更新得到的嵌入向量矩阵,表示中间参数矩阵。5.根据权利要求4所述的召回方法,其特征在于,所述根据所述用户节点和所述物品节点分别对应的最终嵌入向量,分别确定各个所述用户对各个所述物品的感兴趣程度,包括:根据下式(4),确定所述感兴趣程度:(4)其中,表示用户节点u对物品节点i的感兴趣程度,eu表示用户节点u对应的最终嵌入向量,ei表示物品节点i对应的最终嵌入向量。6.根据权利要求5所述的召回方法,其特征在于,所述召回方法还包括:对所述初始嵌入向量进行迭代更新时,采用下式(5)所示的损失函数L:(5)其中,σ