[發(fā)明專利]基于局部和全局信息融合的群組推薦方法、系統(tǒng)及設(shè)備

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110409132.X
• 申請(qǐng)日: 2021-04-16
• 公開（公告）號(hào): CN112925994A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 章頌;鄭楠;王丹力
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所
• 主分類號(hào): G06F16/9536
• 分類號(hào): G06F16/9536;G06F40/30
• 代理公司: 北京市恒有知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩;尹文會(huì)

1.一種基于局部和全局信息融合的群組推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

步驟S100，基于群組、用戶和項(xiàng)目的歷史交互記錄獲取用戶-項(xiàng)目交互視圖、群組-用戶交互視圖和群組-項(xiàng)目交互視圖；

步驟S200，基于所述用戶-項(xiàng)目交互視圖、群組-用戶交互視圖和群組-項(xiàng)目交互視圖，通過單類型聚合注意力模塊分別獲取含有用戶語(yǔ)義特征信息的項(xiàng)目表示含有用戶語(yǔ)義特征信息的群組表示和含有項(xiàng)目語(yǔ)義特征信息的群組表示

步驟S300，基于項(xiàng)目固有的語(yǔ)義特征信息v_i和含有用戶語(yǔ)義特征信息的項(xiàng)目表示通過多類型融合注意力模塊獲得項(xiàng)目的最終表示

步驟S400，基于群組固有的語(yǔ)義特征信息含有用戶語(yǔ)義特征信息的群組表示和含有項(xiàng)目語(yǔ)義特征信息的群組表示通過多類型融合注意力模塊獲得群組的局部特征表示

步驟S500，基于所述群組-項(xiàng)目交互視圖，通過單類型聚合注意力模塊，聚合目標(biāo)群組g_l的γ個(gè)近鄰群組獲得群組的全局特征表示

步驟S600，通過所述群組固有的語(yǔ)義特征信息群組的局部特征表示和群組的全局特征表示通過多類型融合注意力模塊獲得群組的最終表示

步驟S700，基于所述項(xiàng)目的最終表示和群組的最終表示通過池化層獲得組合特征h₀，并通過預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)隱藏層獲取組合特征的非線性關(guān)系和高階交互關(guān)系h_e，通過全連接層獲得目標(biāo)群組g_l對(duì)于項(xiàng)目v_l的偏好值；

步驟S800，基于所述目標(biāo)群組g_l對(duì)于項(xiàng)目v_l的偏好值，對(duì)候選項(xiàng)目進(jìn)行排序，為群組生成項(xiàng)目推薦列表。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部和全局信息融合的群組推薦方法，其特征在于，所述單類型聚合注意力模塊中的權(quán)重計(jì)算公式為：

其中，q_j表示目標(biāo)對(duì)象，I_t(q_j)表示與q_j有交互關(guān)系的對(duì)象集合，t為對(duì)象類型，和表示注意力網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重矩陣參數(shù)，是和q_j交互過的t類型對(duì)象的特征向量，b_t是偏置向量，w_t是權(quán)重向量，d_t是偏置參數(shù)，sigmoid是激活函數(shù),σ(·)是ReLU激活函數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于局部和全局信息融合的群組推薦方法，其特征在于，所述步驟S200包括：

步驟S200A，基于所述用戶-項(xiàng)目交互視圖，通過單類型聚合注意力模塊獲取含有用戶語(yǔ)義特征信息的項(xiàng)目表示

其中，u_i，j表示與項(xiàng)目v_i有過交互的用戶，I_u(v_i)表示與項(xiàng)目v_i有過交互的用戶集合，權(quán)重系數(shù)α_j為通過將u_i，j和v_i分別代入所述單類型聚合注意力模塊中的權(quán)重計(jì)算公式中的和q_j獲得；

步驟S200B，基于所述群組-用戶交互視圖，通過單類型聚合注意力模塊獲取含有用戶語(yǔ)義特征信息的群組表示

其中，u_l，j表示與目標(biāo)群組g_l有過交互的用戶，I_u(g_l)表示與目標(biāo)群組g_l有過交互的用戶集合，權(quán)重系數(shù)為通過將u_l，j和g_l分別代入所述單類型聚合注意力模塊中的權(quán)重計(jì)算公式中的和q_j獲得；

步驟S200C，基于所述群組-項(xiàng)目交互視圖，通過單類型聚合注意力模塊獲取含有項(xiàng)目語(yǔ)義特征信息的群組表示

其中，v_l，i表示與目標(biāo)群組g_l有過交互的項(xiàng)目，I_v(g_l)表示與目標(biāo)群組g_l有過交互的項(xiàng)目集合，為通過將v_l，i和g_l分別代入所述單類型聚合注意力模塊中的權(quán)重計(jì)算公式中的和q_j獲得。