[發(fā)明專利]基于結(jié)構(gòu)化用戶意圖識別的序列推薦方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010157038.5
• 申請日: 2020-03-09
• 公開（公告）號: CN111460284A
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 朱文武;李昊陽;馬堅鑫
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06N3/02;G06Q30/06
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 王艷斌

本發(fā)明公開了一種基于結(jié)構(gòu)化用戶意圖識別的序列推薦方法及裝置，該方法包括：獲取用戶的商品交互歷史數(shù)據(jù)，通過自注意力編碼器對商品歷史交互數(shù)據(jù)進行信息聚合；根據(jù)聚合后的數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機求解用戶的真實交互意圖；根據(jù)真實交互意圖，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對用戶意圖進行轉(zhuǎn)移，刻畫用戶的未來潛在意圖。該方法可以刻畫用戶在做出購買決策時真實意圖，同時可以基于用戶意圖做出結(jié)構(gòu)化的轉(zhuǎn)移，能夠更加透明地、可解釋地模擬用戶在購買商品時的心理狀態(tài)，使得序列推薦的性能得以提升。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及意圖識別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于結(jié)構(gòu)化用戶意圖識別的序列推薦方法及裝置。

背景技術(shù)

現(xiàn)有的購物軟件會根據(jù)用戶的喜好及需求進行推薦，現(xiàn)有的序列推薦方法關(guān)注用戶的商品交互歷史，主要是設(shè)計黑盒模型刻畫交互歷史中的模式，但是沒有顯式考慮用戶在做出交互決策時的真實意圖，另外現(xiàn)有方法沒有推理未觀測到用戶意圖使得對于序列推薦效果不佳。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

為此，本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于結(jié)構(gòu)化用戶意圖識別的序列推薦方法，該方法刻畫出用戶在購買時的真實意圖，并做出可解釋地序列推薦。

本發(fā)明的另一個目的在于提出一種基于結(jié)構(gòu)化用戶意圖識別的序列推薦裝置。

為達到上述目的，本發(fā)明一方面實施例提出了一種基于結(jié)構(gòu)化用戶意圖識別的序列推薦方法，包括：

獲取用戶的商品交互歷史數(shù)據(jù)，通過自注意力編碼器對所述商品歷史交互數(shù)據(jù)進行信息聚合；

根據(jù)聚合后的數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機求解用戶的真實交互意圖；

根據(jù)所述真實交互意圖，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對用戶意圖進行轉(zhuǎn)移，刻畫用戶的未來潛在意圖。

本發(fā)明實施例的基于結(jié)構(gòu)化用戶意圖識別的序列推薦方法，通過自注意力編碼器對用戶的商品購買歷史進行編碼，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)刻畫用戶在做出購買決策時的心理狀態(tài)和真實意圖，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基于用戶的真實意圖做出意圖的轉(zhuǎn)移，刻畫用戶之后可能的意圖。由此，模型能夠更加透明地、可解釋地模擬用戶在購買商品時的心理狀態(tài)，使得序列推薦的性能得以提升，可以應(yīng)用在推薦系統(tǒng)、用戶意圖識別、可解釋機器學(xué)習(xí)等方面。

另外，根據(jù)本發(fā)明上述實施例的基于結(jié)構(gòu)化用戶意圖識別的序列推薦方法還可以具有以下附加的技術(shù)特征：

進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，刻畫用戶的未來潛在意圖之后，還包括：

根據(jù)所述未來潛在意圖為用戶進行序列推薦。

進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，用戶在推薦的序列中選擇并標(biāo)記需要的和不需要的序列，根據(jù)用戶標(biāo)記的結(jié)果對模型參數(shù)進行調(diào)整。

進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述用戶真實交互意圖包括用戶在做出購買決策時的心理狀態(tài)和真實意圖。

進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述通過自注意力編碼器對所述商品歷史交互數(shù)據(jù)進行信息聚合，包括：

應(yīng)用所述自注意力編碼器對用戶的商品購買歷史進行編碼。

為達到上述目的，本發(fā)明另一方面實施例提出了一種基于結(jié)構(gòu)化用戶意圖識別的序列推薦裝置，包括：

處理模塊，用于獲取用戶的商品交互歷史數(shù)據(jù)，通過自注意力編碼器對所述商品歷史交互數(shù)據(jù)進行信息聚合；

計算模塊，用于根據(jù)聚合后的數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知機求解用戶的真實交互意圖；

求解模塊，用于根據(jù)所述真實交互意圖，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對用戶意圖進行轉(zhuǎn)移，刻畫用戶的未來潛在意圖。