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专利号: 2024102830763
申请人: 江苏大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 计算;推算;计数
更新日期:2026-05-14
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种处理信息丢失的双通道图融合的会话推荐方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤S1、构建项目集V={v

步骤S2、根据当前会话和相似会话集数据,分别构建对应的边序有向图和全局快捷图,分别使用时间信息与全局偏好对会话表示进行增强;

所述边序有向图的构建方法如下:先定义G所述全局快捷图的构建方法如下:先定义G步骤S3、将步骤S2所得边序有向图和全局快捷图输入双通道项目-全局依赖神经网络,双通道项目-全局依赖神经网络包括边序有向层嵌入学习模块和全局快捷层嵌入学习模块,边序有向层嵌入学习模块和全局快捷层嵌入学习模块分别处理边序有向图和全局快捷图,实现项目节点嵌入学习,最终输出两种图结构下的项目嵌入和全局依赖嵌入;

边序有向层嵌入学习模块对边序有向图的处理如下:其中E

全局快捷层嵌入学习模块对将全局快捷图的处理如下:其中

步骤S4、分别对步骤S3所得项目嵌入和全局依赖嵌入进行多次交错层处理嵌入,具体方法为:先将当前会话的项目交错嵌入全局快捷层、边序有向层,将所有之前层的输出级联起来先将相似会话集的项目交错嵌入边序有向层、全局快捷层,将所有之前层的输出级联起来步骤S5、根据获得的当前会话嵌入和相似会话集嵌入进行信息门控融合;

步骤S6、使用注意力机制聚合节点实现图表示;

步骤S7、计算候选物品的推荐概率,给出损失函数。

2.根据权利要求1所述的处理信息丢失的双通道图融合的会话推荐方法,其特征在于,所述步骤S5的详细融合方法为:其中

3.根据权利要求1所述的处理信息丢失的双通道图融合的会话推荐方法,其特征在于,所述步骤S6的详细过程为:使用会话s中最后一个项目嵌入x

β=soft max(ε)

其中q,r∈R

4.根据权利要求1所述的处理信息丢失的双通道图融合的会话推荐方法,其特征在于,所述步骤S7的具体计算公式如下:s

其中,M