[發明專利]基于圖神經網絡預測用戶評級的方法和裝置

在審

• 申請號: 202011176586.9
• 申請日: 2020-10-28
• 公開（公告）號: CN112488355A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 趙煜;楊斯雯;許強;李維;何彥杉
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/04;G06Q10/06;G06Q30/02
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 陳洪艷;劉芳

1.一種基于神經網絡預測用戶評級的方法，其特征在于，包括：

使用神經網絡基于多個用戶中每個用戶的相鄰商品特征的表征信息、所述每個用戶的相鄰商品的表征信息、多個商品中每個商品的相鄰商品特征的表征信息、所述每個商品的相鄰用戶的表征信息、所述每個用戶的相鄰商品特征中每個商品特征的相鄰用戶的表征信息和相鄰商品的表征信息、所述每個商品的相鄰商品特征中每個商品特征的相鄰用戶的表征信息和相鄰商品的表征信息，生成目標表征信息，所述目標表征信息包括待評級用戶的表征信息、待評級商品的表征信息、所述待評級商品的相鄰商品特征的表征信息和所述待評級用戶的相鄰商品特征的表征信息；

使用所述神經網絡基于所述目標表征信息，獲得第一評級信息，所述第一評級信息表示所述待評級用戶對所述待評級商品的用戶評級；

其中，所述多個用戶包括三部圖中通過商品節點和/或商品特征節點連接的多個用戶節點所對應的多個用戶，所述每個用戶的相鄰商品特征包括所述三部圖中與所述每個用戶對應的用戶節點相連的商品特征節點所對應的商品特征，所述每個用戶的相鄰商品包括所述三部圖中與所述每個用戶對應的用戶節點相連的商品節點所對應的商品，所述多個商品包括所述三部圖中通過用戶節點和/或商品特征節點連接的多個商品節點所對應的多個商品，所述每個商品的相鄰商品特征包括所述三部圖中與所述每個商品對應的商品節點相連的商品特征節點所對應的商品特征，所述每個商品的相鄰用戶包括所述三部圖中與所述每個商品對應的商品節點相連的用戶節點所對應的用戶；

所述三部圖包括M₁個用戶節點、M₂個商品節點和M₃個商品特征節點，所述M₁個用戶節點與M₁個用戶一一對應，所述M₂個商品節點與M₂個商品一一對應，所述M₃個商品特征節點與M₃個商品特征一一對應，并且，所述M₁個用戶中第u個用戶對應的用戶節點與所述第u個用戶評論過和/或購買過的商品所對應的商品節點相連，所述第u個用戶對應用戶節點與所述第u個用戶評論過的商品特征對應的商品特征節點相連，所述M₂個商品中第i個商品對應的商品節點與所述第i個商品被評論過的商品特征所對應的商品特征節點相連，M₁、M₂和M₃均為大于1的整數，u為小于或等于M₁的正整數，i為小于或等于M₂的正整數。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經網絡為圖神經網絡，其中，所述方法還包括：

初始化所述每個用戶的表征信息、所述每個商品的表征信息和所述每個用戶的每個相鄰商品特征的表征信息和所述每個商品的每個相鄰商品特征的表征信息；

相應地，所述使用神經網絡基于多個用戶中每個用戶的相鄰商品特征的表征信息、所述每個用戶的相鄰商品的表征信息、多個商品中每個商品的相鄰商品特征的表征信息、和所述每個商品的相鄰用戶的表征信息、所述每個用戶的相鄰商品特征中每個商品特征的相鄰用戶的表征信息和相鄰商品的表征信息、所述每個商品的相鄰商品特征中每個商品特征的相鄰用戶的表征信息和相鄰商品的表征信息，生成目標表征信息，包括：

步驟一，使用所述圖神經網絡的嵌入更新層，基于所述每個用戶的表征信息、所述每個用戶的相鄰商品特征的表征信息和所述每個用戶的相鄰商品的表征信息，更新所述每個用戶的表征信息；

步驟二，使用所述圖神經網絡的嵌入更新層，基于所述每個商品的表征信息、所述每個商品的相鄰用戶的表征信息和所述每個商品的相鄰商品特征的表征信息，更新所述每個商品的表征信息；

步驟三，使用所述圖神經網絡的嵌入更新層，基于所述多個商品特征中每個商品特征的表征信息、所述每個商品特征的第一相鄰商品的表征信息和所述每個商品特征的第一相鄰用戶的表征信息，更新所述每個商品特征的表征信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述圖神經網絡包括L層嵌入更新層，L等于所述三部圖中所述待評級用戶對應的節點與用于更新所述待評級用戶的表征信息所使用的節點之間的最大連接關系長度。