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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114154074A(43)申请公布日2022.03.08(21)申请号202111516634.9(22)申请日2021.12.13(71)申请人深圳大学地址518060广东省深圳市南山区南海大道3688号(72)发明人骆锦潍何铭凯潘微科明仲(74)专利代理机构深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)44268代理人李晓凤秦胜军(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06Q30/06(2012.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书15页附图6页(54)发明名称基于行为感知图神经网络的推荐处理方法、服务器及介质(57)摘要本发明公开了基于行为感知图神经网络的推荐处理方法,服务器及介质,具体包括:将获取的各异构行为会话分为目标行为序列以及辅助行为序列。基于目标行为序列,通过预先构建的同构行为转换图学习得到目标行为序列物品表征,并通过目标行为序列物品表征计算得到目标行为序列表征;基于辅助行为序列,通过预先构建的同构行为转换图以及异构行为转换图学习得到辅助行为序列物品表征,并进一步计算得到辅助行为序列表征;基于所述目标行为序列表征以及辅助行为序列表征,融合得到会话表征,进一步得到物品的预测分数,并根据预测分数向用户推荐物品。通过构建异构行为转换图使辅助行为序列对目标行为序列的贡献更加清晰,提高推荐准确度。CN114154074ACN114154074A权利要求书1/2页1.一种基于行为感知图神经网络的推荐处理方法,其特征在于,包括如下步骤:获取每个异构行为会话,将各异构行为会话分别分为目标行为序列以及辅助行为序列,其中,所述异构行为会话为包含两种或两种以上用户对物品的不同行为的数据。基于所述目标行为序列,通过预先构建的同构行为转换图学习得到目标行为序列物品表征,并通过所述目标行为序列物品表征计算得到目标行为序列表征;基于所述辅助行为序列,通过预先构建的同构行为转换图以及异构行为转换图学习得到辅助行为序列物品表征,并通过所述辅助行为序列物品表征计算得到辅助行为序列表征;基于所述目标行为序列表征以及辅助行为序列表征,融合得到会话表征;基于所述会话表征计算得到物品的预测分数,并根据所述预测分数向用户推荐物品。2.根据权利要求1所述的一种基于行为感知图神经网络的推荐处理方法,其特征在于,所述获取每个异构行为会话,将各异构行为会话分别分为目标行为序列以及辅助行为序列,其中,所述异构行为会话为包含两种或两种以上用户对物品的不同行为的数据的步骤之前包括:预先获取所有异构行为会话,并将所有异构行为会话分为全局目标行为序列以及全局辅助行为序列;通过捕获所述全局目标行为序列以及全局辅助行为序列中的同构行为转换信息,构建同构行为转换图;通过捕获所述全局目标行为序列以及全局辅助行为序列之间的异构行为转换信息,构建异构行为转换图。3.根据权利要求2所述的一种基于行为感知图神经网络的推荐处理方法,其特征在于,所述通过捕获所述全局目标行为序列以及全局辅助行为序列中的同构行为转换信息,构建同构行为转换图的步骤包括:基于所述全局辅助行为序列以及全局目标行为序列,将异构行为会话中的物品作为节点,并在具有同构行为转换关系的两个连续物品之间构建同构行为转换边;所述同构行为转换关系包括从辅助行为到辅助行为,以及从目标行为到目标行为的转换关系。4.根据权利要求2所述的一种基于行为感知图神经网络的推荐处理方法,其特征在于,所述通过捕获所述全局目标行为序列以及全局辅助行为序列之间的异构行为转换信息,构建异构行为转换图的步骤包括:基于所述全局辅助行为序列以及全局目标行为序列,将异构行为会话中的物品作为节点,并在具有定向异构行为转换关系的两个连续物品之间构建异构行为转换边;所述定向异构行为转换关系包括从辅助行为到目标行为的转换关系。5.根据权利要求1所述的一种基于行为感知图神经网络的推荐处理方法,其特征在于,所述基于所述目标行为序列,通过预先构建的同构行为转换图学习得到目标行为序列物品表征,并通过所述目标行为序列物品表征计算得到目标行为序列表征的步骤包括:通过将所述目标行为序列的每一物品在所述同构行为转换图中进行传递,学习得到目标行为序列物品表征;基于所述目标行为序列物品表征,计算得到目标行为序列表征。2CN114154074A权利要求书2/2页6.根据权利要求1所述的一种基于行为感知图神经网络的推荐处理方法,其特征在于,所述基于所述辅助行为序列,通过预先构建的同构行为转换图以及异构行为转换图学习得到辅助行为序列物品表征,并通过所述辅助行为序列物品表征计算得到辅助行为序列表征的步骤包括:通过将所述辅助行为序列的每一物品在所述同