[發明專利]一種融合節點偏好的異構圖歌單多標簽推薦方法

有效

• 申請號: 202110477214.8
• 申請日: 2021-04-29
• 公開（公告）號: CN113268629B
• 公開（公告）日: 2023-01-03
• 發明（設計）人: 王晨旭;郭晨野;楊煜;索凱強
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06F16/683
• 分類號: G06F16/683;G06F16/64;G06F16/65
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 安彥彥

1.一種融合節點偏好的異構圖歌單多標簽推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：通過歌單訓練集的異構數據構建歌單異構圖；

步驟2：通過歌單異構圖采用基于歌曲元路徑以及基于歌手元路徑，對每個歌單進行融合節點偏好的鄰居采樣，得到包含歌曲鄰居特征的歌單信息和包含歌手鄰居特征的歌單信息；具體過程如下：

步驟2.1：若歌單節點擁有的一階鄰居歌曲節點數N_m大于設定的歌單節點的一階歌曲鄰居數N_ms，則使用歌單節點的所有一階鄰居歌曲節點的偏好作為選擇的相對權重，根據相對權重隨機選取N_ms個一階鄰居歌曲節點作為備選歌曲鄰居

步驟2.2：若歌單節點的一階鄰居歌曲節點數N_m小于設定的歌單節點的一階歌曲鄰居數N_ms，則將歌單節點的一階鄰居歌曲節點偏好作為相對權重，根據相對權重隨機選取(N_ms-N_m)個一階鄰居歌曲節點與歌單節點的一階歌曲鄰居集一起組成總數為N_ms的備選歌曲鄰居

步驟2.3：根據備選歌曲鄰居和歌曲-歌單邊計算目標歌單節點的一階歌單鄰居集的歌單節點偏好

步驟2.4：根據歌單節點偏好的權重隨機選取歌單節點的一階歌單鄰居數N_L個一階歌單鄰居集

步驟2.5：采用歌單鄰居集根據下式計算歌單節點的二階歌曲節點的節點偏好然后通過節點偏好的值隨機選擇2*N_L個二階鄰居歌曲

步驟2.6：通過下式整合歌單節點的歌曲列表

步驟2.7：重復步驟2.1-2.6將所有歌單節點采樣出包含歌曲鄰居特征的歌單信息；

步驟3：包含歌曲鄰居特征的歌單信息和包含歌手鄰居特征的歌單信息使用word2vec技術進行歌單連續特征表示；

步驟4：采用譜聚類算法對歌單的連續特征表示進行聚類分析，得到歌單聚類結果；

步驟5：根據歌單聚類結果，計算出每類中各導航類標簽的權重值，再使用局部敏感哈希技術，完成對目標歌單的標簽推薦，具體過程如下：

步驟5.1：根據歌單訓練集中的標簽組合所屬的導航類類別對訓練集歌單進行分組，得到分組歌單集；

步驟5.2：對分組歌單集進行LSH/MinHash哈希分桶計算，得到語種類哈希桶B_yz、主題類哈希桶B_zt、場景類哈希桶B_cj、風格類哈希桶B_fg以及情感類哈希桶B_qg，其中根據歌單歌曲集和歌單歌手集使得語種類哈希桶B_yz、主題類哈希桶B_zt、場景類哈希桶B_cj、風格類哈希桶B_fg以及情感類哈希桶B_qg分別生成兩種數據哈希桶，如公式如下所示：

其中，表示導航類歌單-歌曲哈希桶，表示歌單-歌手哈希桶；

步驟5.3：從測試集取出一個目標歌單L_rec，并在測試集的測試集歌單類別找出對應的所屬類別根據所屬類別得出各導航類權重值

步驟5.4：將目標歌單的歌曲集和歌手集分別映射到所屬類別中權重值w_i不為零的導航類歌單-歌曲哈希桶和歌單-歌手哈希桶中，然后檢索出與目標歌單相似的歌單集Sim_ij；

步驟5.5：根據與目標歌單相似的歌單集Sim_ij以及權重值w_ij更新每個標簽的推薦指標更新公式如下所示：

其中，權重值w_ij為或為第i個標簽的推薦指標，t_i為第i個標簽；

步驟5.6：最后將待推薦標簽集R_Tag中各標簽按照推薦指標從大到小排序，選擇推薦指標最高的前N標簽作為最終的推薦結果。