[發明專利]一種帶有時間權重的異構信息網絡推薦方法

有效

• 申請號: 201811360273.1
• 申請日: 2018-11-15
• 公開（公告）號: CN109710835B
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 凌艷香;趙衛偉;宋曉峰;曹巍;董紹進;吳文華;劉喆;王志國
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/28;G06Q10/04;G06Q30/06;G06Q30/02
• 代理公司: 西安億諾專利代理有限公司 61220
• 代理人: 李永剛

一種帶有時間權重的異構信息網絡推薦方法，屬于通信技術領域，其特征在于：將元路徑上帶有時間權重的關系對應的鄰接矩陣與對應的時間偏差矩陣做哈德曼積，得到帶有時間權重的鄰接矩陣；將元路徑上各相鄰接矩陣依次相乘，得到帶有時間權重的交換矩陣；將帶有時間權重的交換矩陣分解為用戶因子矩陣和商品因子矩陣兩個矩陣；對任一元路徑通過對用戶因子矩陣和商品因子矩陣的優化構建預測矩陣得到結果；采用線性組合的方式將多條元路徑的預測結果進行融合，獲得用戶商品評分；依據評分進行推薦。通過時間偏差矩陣，將時間因素對用戶偏好的影響量化。通過用戶偏差項和商品偏差項，考慮需求穩定的特殊用戶以及優質商品，在原有基礎上對算法進行優化。

技術領域

本發明屬于通信技術領域，尤其涉及一種帶有時間權重的異構信息網絡推薦方法。

背景技術

異構信息網絡(Heterogeneous Information Network，HIN)中節點和邊的類型有多種，這使其能比通常的同構網絡更好的表達各類復雜真實的數據，如著作網絡數據、社會網絡數據、知識圖譜等。HIN率先被用于解決信息檢索中相似對象搜索問題，近年來也被用于鏈路預測、聚類、分類以及推薦等領域。

數據的稀疏性，一直是推薦系統領域面臨的嚴峻問題之一。由于用戶和商品數量龐大，因此用戶和商品之間的交互記錄將會非常稀疏，這就使得推薦算法的依據不夠充足。為了緩解數據稀疏性，很多學者提出要將邊信息(side information)融入推薦算法，如用戶的社交網絡信息、用戶和商品的特征信息、用戶交互過程中產生的文本圖片等信息。

基于異構信息網絡挖掘的推薦方法雖然取得了良好的推薦效果，但仍然存在諸多挑戰。比如，當前的異構信息網絡并未考慮時間因素對邊信息的影響。在真實的推薦系統中，用戶的偏好和需求會隨著時間發生變化，不同時期可能喜歡不一樣的商品，這也說明用戶的遠期行為和近期行為對其當前需求的影響程度是不同的。一般來說，用戶近期的行為更能反映出當前的需求和偏好。如果忽視邊信息中的時間因素，推薦算法將難以及時發現用戶最新的需求，生成的推薦結果也將很難被采納，用戶的使用體驗也會隨之下降。

發明內容

本發明旨在解決上述問題，提供一種帶有時間權重的異構信息網絡推薦方法。

本發明所述帶有時間權重的異構信息網絡推薦方法，包括

通過增加時間屬性構建帶有時間權重的異構信息網絡；所述異構信息網絡包括若干元路徑；任一所述元路徑上任意兩相鄰實體間的關系帶有時間屬性，即為帶有時間權重的元路徑；及時間偏差矩陣，用于記錄時間因素對兩相鄰實體之間關系的影響程度；及

鄰接矩陣，用于表示元路徑上相鄰實體之間的關系。如用戶和商品之間的鄰接矩陣表示用戶和商品之間的評分關系，矩陣中的元素代表相應用戶對相應商品的評分；及

帶有時間權重的交換矩陣，通過時間偏差矩陣和鄰接矩陣構建帶有時間權重的交換矩陣，用于表示用戶與商品在元路徑上的相關性；及

預測矩陣，用于預測用戶對商品的評分；

建立推薦模型：

將元路徑上帶有時間權重的關系對應的鄰接矩陣與對應的時間偏差矩陣做Hadamard(哈德曼)積，得到新的帶有時間權重的鄰接矩陣；將元路徑上各相鄰實體的鄰接矩陣依次相乘，得到帶有時間權重的交換矩陣。將帶有時間權重的交換矩陣分解為用戶因子矩陣和商品因子矩陣兩個矩陣；對于任一元路徑，通過對用戶因子矩陣和商品因子矩陣的優化，構建預測矩陣，獲得預測結果；

采用線性組合的方式將多條元路徑的預測結果進行融合，獲得最終用戶商品評分；

依據最終用戶商品評分進行推薦。