[發明專利]基于鏈接預測的商品推薦方法、裝置及相關設備

有效

• 申請號: 202011487378.0
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112561644B
• 公開（公告）日: 2023-08-01
• 發明（設計）人: 丁斯昊;石珺;李志鵬;廖勇;楊陽朝;黃曉明
• 申請（專利權）人: 深圳市網聯安瑞網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/0601
• 分類號: G06Q30/0601;G06F16/9535;G06F16/901;G06N3/042;G06N3/082;G06F18/214
• 代理公司: 深圳壹舟知識產權代理事務所(普通合伙) 44331
• 代理人: 寇闖

本發明公開了一種基于鏈接預測的商品推薦方法，應用于鏈接預測技術領域，用于無法基于稀疏的標注信息的圖數據集進行特征預測以及無法實現跨平臺推薦的問題。本發明提供的方法包括：獲取來自第一平臺的第一圖數據集和來自第二平臺的第二圖數據集；所述第一圖數據集包括商品購買用戶節點集合、商品節點集合及標注信息；根據所述標注信息獲得每個商品購買用戶節點的商品喜好度表示特征并傳播到所述第一用戶節點集合，并基于所述人際關系邊連接關系傳播到所述第二用戶節點集合中的每個用戶節點形成對應的商品購買傾向特征；根據所述商品喜好度表示特征與所述商品購買傾向特征獲取商品推薦結果。

技術領域

本發明涉及鏈接預測技術領域，尤其涉及一種基于鏈接預測的商品推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質

背景技術

推薦算法是解決信息過載和挖掘用戶潛在請求的技術手段，基于圖數據的推薦是推薦算法的一個重要分支，可以應用在電子商務平臺用以根據用戶的購買歷史向其他用戶推薦商品。

現有的基于圖數據的推薦算法在根據已有的圖數據集的特征屬性預測另一圖數據集的特征屬性時，不支持對標注信息稀疏或不存在標注信息的圖數據集進行預測；另外，所使用的圖數據集來自同一平臺，因此只能針對相同平臺的客戶給出推薦結果，應用范圍過小，不利于擴大商品的推廣范圍。

綜上可知，現有基于圖數據的推薦算法存在無法基于稀疏的標注信息的圖數據集進行特征預測以及無法實現跨平臺推薦的問題。

發明內容

本發明實施例提供一種基于鏈接預測的商品推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質，以解決不支持對標注信息稀疏的圖數據進行特征預測且不支持跨平臺進行商品推薦的問題。

一種基于鏈接預測的商品推薦方法，包括：

獲取來自第一平臺的第一圖數據集和來自第二平臺的第二圖數據集；第一圖數據集包括商品購買用戶節點集合、商品節點集合及標注信息，標注信息為商品購買用戶節點的商品購買記錄，每個商品購買用戶節點與每個商品節點形成購買邊連接關系；第二圖數據集包括第一用戶節點集合和第二用戶節點集合；第一用戶節點集合與商品購買用戶節點集合相同，第一用戶節點集合的每個第一用戶節點與第二用戶節點集合中的部分第二用戶節點形成人際邊連接關系；

根據標注信息進行表征學習獲得每個商品購買用戶節點的商品喜好度表示特征；

將商品喜好度表示特征與第一用戶節點集合形成映射關系；

將映射關系傳播到第一用戶節點集合，并基于人際關系邊連接關系傳播到第二用戶節點集合中的每個用戶節點，以獲得每個用戶節點所對應的商品購買傾向特征；

根據商品喜好度表示特征與商品購買傾向特征獲取商品推薦結果，并基于商品推薦結果向第一用戶節點集合和第二用戶節點集合中與商品購買傾向特征對應的用戶節點進行商品推薦。

一種基于鏈接預測的商品推薦裝置，包括：

數據集獲取模塊，用于獲取來自第一平臺的第一圖數據集和來自第二平臺的第二圖數據集；第一圖數據集包括商品購買用戶節點集合、商品節點集合及標注信息，標注信息為商品購買用戶節點的商品購買記錄，每個商品購買用戶節點與每個商品節點形成購買邊連接關系；第二圖數據集包括第一用戶節點集合和第二用戶節點集合；第一用戶節點集合與商品購買用戶節點集合相同，第一用戶節點集合的每個第一用戶節點與第二用戶節點集合中的部分第二用戶節點形成人際邊連接關系；

商品喜好度獲取模塊，用于根據標注信息進行表征學習獲得每個商品購買用戶節點的商品喜好度表示特征；

映射關系形成模塊，用于將商品喜好度表示特征與第一用戶節點集合形成映射關系；

映射關系傳播模塊，用于將映射關系傳播到第一用戶節點集合，并基于人際關系邊連接關系傳播到第二用戶節點集合中的每個用戶節點，以獲得每個用戶節點所對應的商品購買傾向特征；