[發(fā)明專(zhuān)利]一種對(duì)話(huà)式興趣點(diǎn)推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110308770.2
• 申請(qǐng)日: 2021-03-23
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112925893B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-09-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙朋朋;李昌恒;郝永靜
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 蘇州大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/332
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/332;G06F16/335;G06F16/387;G06F16/9535;G06F16/9537;G06N3/04;G06N3/084;G06N3/092
• 代理公司: 北京集佳知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227
• 代理人: 紀(jì)志超

本發(fā)明提供了一種對(duì)話(huà)式興趣點(diǎn)推薦方法、裝置、電子設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：利用用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)興趣點(diǎn)的歷史訪(fǎng)問(wèn)序列生成訓(xùn)練興趣點(diǎn)序列、時(shí)間訓(xùn)練序列及位置訓(xùn)練序列；其中，歷史訪(fǎng)問(wèn)序列中包含有用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)興趣點(diǎn)的訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間及興趣點(diǎn)的地理位置信息；將所有興趣點(diǎn)、訓(xùn)練興趣點(diǎn)序列、時(shí)間訓(xùn)練序列及位置訓(xùn)練序列輸入時(shí)空興趣點(diǎn)推薦網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，生成興趣點(diǎn)推薦序列及訪(fǎng)問(wèn)預(yù)測(cè)值；當(dāng)接收到用戶(hù)發(fā)送的對(duì)話(huà)推薦請(qǐng)求時(shí)，確定接收時(shí)間及接收時(shí)間在一天中對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)時(shí)間段，并利用預(yù)設(shè)時(shí)間段、興趣點(diǎn)推薦序列及訪(fǎng)問(wèn)預(yù)測(cè)值生成對(duì)話(huà)狀態(tài)；將對(duì)話(huà)狀態(tài)輸入時(shí)空策略網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，向用戶(hù)進(jìn)行對(duì)話(huà)推薦。本發(fā)明可綜合興趣點(diǎn)的時(shí)空因素提升興趣點(diǎn)推薦準(zhǔn)度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及興趣點(diǎn)推薦領(lǐng)域，特別涉及一種對(duì)話(huà)式興趣點(diǎn)推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

對(duì)話(huà)推薦系統(tǒng)(CRS，Conversational?Recommendation?System)是一種可主動(dòng)向用戶(hù)獲取偏好屬性并利用該屬性進(jìn)行物品推薦的推薦系統(tǒng)，已在物品推薦中取得了較多的應(yīng)用。但在進(jìn)行興趣點(diǎn)推薦時(shí)，由于興趣點(diǎn)(POI，Point?of?Interest)是地理信息系統(tǒng)中具體的地理位置，現(xiàn)有的對(duì)話(huà)推薦系統(tǒng)僅能利用當(dāng)前詢(xún)問(wèn)的屬性進(jìn)行推薦，無(wú)法考慮興趣點(diǎn)的地理位置因素，同時(shí)也無(wú)法考慮用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)興趣點(diǎn)的時(shí)間因素，進(jìn)而難以為用戶(hù)準(zhǔn)確有效地進(jìn)行興趣點(diǎn)推薦。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種對(duì)話(huà)式興趣點(diǎn)推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，可在對(duì)話(huà)推薦的過(guò)程中有效考慮興趣點(diǎn)之間的地理位置因素及用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)興趣點(diǎn)的時(shí)間因素，進(jìn)而準(zhǔn)確有效地為用戶(hù)推薦興趣點(diǎn)。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種對(duì)話(huà)式興趣點(diǎn)推薦方法，包括：

利用用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)興趣點(diǎn)的歷史訪(fǎng)問(wèn)序列生成訓(xùn)練興趣點(diǎn)序列、時(shí)間訓(xùn)練序列及位置訓(xùn)練序列；其中，所述歷史訪(fǎng)問(wèn)序列中包含有所述用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)所述興趣點(diǎn)的訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間及所述興趣點(diǎn)的地理位置信息；

將所有所述興趣點(diǎn)、所述訓(xùn)練興趣點(diǎn)序列、所述時(shí)間訓(xùn)練序列及所述位置訓(xùn)練序列輸入時(shí)空興趣點(diǎn)推薦網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，生成興趣點(diǎn)推薦序列及訪(fǎng)問(wèn)預(yù)測(cè)值；

當(dāng)接收到所述用戶(hù)發(fā)送的對(duì)話(huà)推薦請(qǐng)求時(shí)，確定接收時(shí)間及所述接收時(shí)間在一天中對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)時(shí)間段，并利用所述預(yù)設(shè)時(shí)間段、所述興趣點(diǎn)推薦序列及所述訪(fǎng)問(wèn)預(yù)測(cè)值生成對(duì)話(huà)狀態(tài)；

將所述對(duì)話(huà)狀態(tài)輸入時(shí)空策略網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，向所述用戶(hù)進(jìn)行對(duì)話(huà)推薦。

可選地，所述將所有所述興趣點(diǎn)、所述訓(xùn)練興趣點(diǎn)序列、所述時(shí)間訓(xùn)練序列及所述位置訓(xùn)練序列輸入時(shí)空興趣點(diǎn)推薦網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練，生成興趣點(diǎn)推薦序列及訪(fǎng)問(wèn)預(yù)測(cè)值，包括：

將所有所述興趣點(diǎn)及所述訓(xùn)練興趣點(diǎn)序列輸入所述時(shí)空興趣點(diǎn)推薦網(wǎng)絡(luò)的嵌入層，生成所有所述興趣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的總嵌入矩陣及所述訓(xùn)練興趣點(diǎn)序列對(duì)應(yīng)的輸入矩陣；

將所述時(shí)間訓(xùn)練序列及所述位置訓(xùn)練序列輸入所述時(shí)空興趣點(diǎn)推薦網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空權(quán)重塊，生成時(shí)空權(quán)重矩陣；

將所述輸入矩陣及所述時(shí)空權(quán)重矩陣輸入所述時(shí)空興趣點(diǎn)推薦網(wǎng)絡(luò)的自注意塊中進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，生成每一所述訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)向量；

利用所述學(xué)習(xí)向量與所述興趣點(diǎn)向量輸入所述時(shí)空興趣點(diǎn)推薦網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)層計(jì)算所述興趣點(diǎn)在所述訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間的訪(fǎng)問(wèn)預(yù)測(cè)值，并將所述訪(fǎng)問(wèn)預(yù)測(cè)值輸入損失函數(shù)中計(jì)算損失值；

利用反向傳播算法對(duì)所述時(shí)空興趣點(diǎn)推薦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，直至所述損失值收斂時(shí)，利用所述損失值收斂時(shí)對(duì)應(yīng)的訪(fǎng)問(wèn)預(yù)測(cè)值生成所述興趣點(diǎn)推薦序列。

可選地，所述將所述訪(fǎng)問(wèn)預(yù)測(cè)值輸入損失函數(shù)中計(jì)算損失值，包括：

將所述訓(xùn)練興趣點(diǎn)序列中所述訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間最晚的興趣點(diǎn)設(shè)置為標(biāo)準(zhǔn)正樣本，并利用所述標(biāo)準(zhǔn)正樣本對(duì)所有所述興趣點(diǎn)進(jìn)行負(fù)采樣，將被所述用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的興趣點(diǎn)設(shè)置為正樣本，將未被所述用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的興趣點(diǎn)設(shè)置為負(fù)樣本；