[發(fā)明專利]一種雙向輕量圖卷積協(xié)同過濾推薦方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210498972.2
• 申請日: 2022-05-09
• 公開（公告）號: CN114969515A
• 公開（公告）日: 2022-08-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郝飛;黃文青;林亞光;于汪洋;李鵬;王小明
• 申請（專利權(quán)）人: 陜西師范大學(xué)
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9538;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 陜西銘一知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 61287
• 代理人: 馬歆甜

1.一種雙向輕量圖卷積協(xié)同過濾推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取不同用戶對其交互過的不同項(xiàng)目的評分?jǐn)?shù)據(jù)；

根據(jù)所述評分?jǐn)?shù)據(jù)對不同的項(xiàng)目進(jìn)行分類，分類后的項(xiàng)目包括第一項(xiàng)目、第二項(xiàng)目，所述第一項(xiàng)目的評分分值大于第二項(xiàng)目的評分分值；

建立不同用戶與所述第一項(xiàng)目之間的二部圖，并根據(jù)該二部圖構(gòu)建不同用戶與第一項(xiàng)目之間的高階連通性圖，將該高階連通性圖在LightGCN模型上進(jìn)行訓(xùn)練，得到第一項(xiàng)目的推薦結(jié)果集合；

建立不同用戶與所述第二項(xiàng)目之間的二部圖，并根據(jù)該二部圖構(gòu)建不同用戶與第二項(xiàng)目之間的高階連通性圖，將該高階連通性圖在LightGCN模型上進(jìn)行訓(xùn)練，得到第二項(xiàng)目的推薦結(jié)果集合；

在所述第一項(xiàng)目的推薦結(jié)果集合中選擇排名靠前的K個(gè)項(xiàng)目，在所述第二項(xiàng)目的推薦結(jié)果集合中選擇排名靠前的K個(gè)項(xiàng)目，并通過差集操作將選擇的2K個(gè)項(xiàng)目進(jìn)一步差集過濾，得到最終推薦結(jié)果集合。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種雙向輕量圖卷積協(xié)同過濾推薦方法，其特征在于：所述獲取不同用戶對其交互過的不同項(xiàng)目的評分?jǐn)?shù)據(jù)，包括：

從不同用戶的購物積分?jǐn)?shù)據(jù)中分別獲取不同用戶對其交互過的不同項(xiàng)目的評分?jǐn)?shù)據(jù)；

從不同用戶在購物網(wǎng)站的商品瀏覽點(diǎn)擊量中分別獲取不同用戶對其交互過的不同項(xiàng)目的評分?jǐn)?shù)據(jù)；

從不同用戶在影評網(wǎng)站中的影評數(shù)據(jù)中分別獲取不同用戶對其交互過的不同項(xiàng)目的評分?jǐn)?shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種雙向輕量圖卷積協(xié)同過濾推薦方法，其特征在于：所述根據(jù)評分?jǐn)?shù)據(jù)對不同的項(xiàng)目進(jìn)行分類，包括以下步驟：

設(shè)置閾值X；

當(dāng)用戶對其交互過的項(xiàng)目的評分大于或等于所述閾值X時(shí)，則該項(xiàng)目為第一項(xiàng)目；

當(dāng)用戶對其交互過的項(xiàng)目的評分小于所述閾值X時(shí)，則該項(xiàng)目為第二項(xiàng)目。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種雙向輕量圖卷積協(xié)同過濾推薦方法，其特征在于：所述LightGCN模型的定義表達(dá)形式如下：

其中為用戶u對第一項(xiàng)目i的偏好預(yù)測值；

為用戶u對第二項(xiàng)目i的偏好預(yù)測值：

e_u為所有對某些項(xiàng)目評分高的用戶集合，其表達(dá)式為：

其中，a_k表示第k層的權(quán)重，其值為

其中為所述高階連通性圖中的第k層的所有對某些項(xiàng)目評分高的用戶集合；

e_i為所有被某些用戶評分高的項(xiàng)目集合，其表達(dá)式為：

其中為所述高階連通性圖中的第k層的所有被某些用戶評分高的項(xiàng)目集合；

為所有對某些項(xiàng)目評分低的用戶集合，其表達(dá)式為：

其中為所述高階連通性圖中的第k層的所有對某些項(xiàng)目評分低的用戶集合；

為所有被某些用戶評分低的項(xiàng)目集合，其表達(dá)式為：

其中，為所述高階連通性圖中的第k層的所有被某些用戶評分低的項(xiàng)目集合。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種雙向輕量圖卷積協(xié)同過濾推薦方法，其特征在于：在所述不同用戶與第一項(xiàng)目之間的高階連通性圖中的第k+1層的所有對某些項(xiàng)目評分高的用戶集合的表達(dá)式：

其中，為LightGCN模型中的歸一化參數(shù)；

N_u為用戶u在高階連通性圖中的一跳鄰居；

N_i為和商品i在高階連通性圖中的一跳鄰居；

其中所述不同用戶與第二項(xiàng)目之間的高階連通性圖中的第k+1層的所有對某些項(xiàng)目評分低的用戶集合的表達(dá)式：

其中所述不同用戶與第一項(xiàng)目之間的高階連通性圖中的第k+1層所有被某些用戶評分高的的項(xiàng)目集合的表達(dá)式：

其中所述不同用戶與第二項(xiàng)目之間的高階連通性圖中的第k+1層所有被某些用戶評分低的項(xiàng)目集合的表達(dá)式：