[发明专利]一种基于双模式注意力机制和社交相似度的会话推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于双模式注意力机制和社交相似度的会话推荐方法，属于计算机网络交互技术领域。本方法通过设计一种双模式注意力机制来捕捉用户的长期兴趣和短期兴趣之间的依赖性。其中，第一种模式为自注意力模式，用于捕捉长期兴趣和短期兴趣自身的内部依赖性。第二种模式为互注意力模式，用于捕捉长期兴趣和短期兴趣之间的相互依赖性。通过将用户的长期兴趣和短期兴趣结合，以获得用户最终的个人兴趣。最后，聚合用户的个人兴趣和朋友对用户兴趣的影响，预测用户在会话中将要交互的下一个项目，从而实现会话推荐。本方法充分考虑了朋友对用户兴趣偏好的影响，提高了对用户在会话中要交互的下一个项目的预测的全面性，同时提高了预测准确性。

技术领域

本发明涉及一种会话推荐方法，尤其涉及一种基于双模式注意力机制和社交相似度的会话推荐方法，属于计算机网络交互技术领域。

背景技术

目前，基于会话的推荐，在数字商业系统中得到了广泛而成功的应用。它利用用户交互会话中的现有项目建模用户的兴趣，然后，利用这些项目进一步预测用户在会话期间将要交互的下一个项目。由于在线社交网络的出现，用户的社交信息已经可以用于推荐系统。事实证明，用户不仅倾向于与朋友有相似的兴趣爱好，而且很容易受到朋友的影响。

大多数传统的基于会话的推荐方法，是通过挖掘项目之间的关系来预测用户在会话期间下一次交互的项目。近年来，出现了将神经网络应用于基于会话的推荐。一些研究者利用递归神经网络对会话进行建模，从而获得用户的隐含兴趣。用户的兴趣通常包括长期兴趣和短期兴趣，两者相互关联，相互促进。因此，一些研究者建立了研究长期和短期兴趣之间关系的模型，捕捉长期和短期兴趣之间的动态交互作用，以便进行基于会话的推荐。另外，随着人们对社交网络的日益关注，一些研究者将社交网络引入到基于会话的推荐中。

但是，尽管现有的基于会话的推荐方法已经取得一些成效，却仍存在一些局限性和不足，尤其是在获取社会影响力方面。

第一，在捕捉朋友对用户的社交影响时，用户的兴趣可能只与某些朋友的兴趣相似，且这种相似性可能只存在于某些方面，而目前大多数研究在评估用户的社交影响力时，只是随机选择一些用户的朋友，却忽略了用户和朋友在兴趣方面上的差异。

第二，用户的个人兴趣通常包括长期兴趣和短期兴趣，这两种兴趣既有内在的依赖性，又有相互依赖性，但其中的相互依赖性在大多数的研究方法中被忽略。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术存在的缺陷，为解决会话推荐领域的用户兴趣可能仅与某些朋友在某些方面的兴趣相似的技术问题，创造性地提出一种基于双模式注意力机制和社交相似度的会话推荐方法。

本发明方法的创新点在于：

在两个层级，即项目层级和兴趣方面层级，计算用户和朋友之间的相似度。其中，项目层级的相似度是选择有正向影响力的朋友的指南，兴趣方面层级的相似度是探索用户兴趣和所选朋友在兴趣方面上的差异的指南。

通过设计一种双模式注意力机制来捕捉用户的长期兴趣和短期兴趣之间的依赖性。其中，第一种模式为自注意力模式，用于捕捉长期兴趣和短期兴趣自身的内部依赖性。第二种模式为互注意力模式，用于捕捉长期兴趣和短期兴趣之间的相互依赖性。通过将用户的长期兴趣和短期兴趣结合，以获得用户最终的个人兴趣。最后，聚合用户的个人兴趣和朋友对用户兴趣的影响，预测用户在会话中将要交互的下一个项目，从而实现会话推荐。

本发明是基于以下技术方案实现的。

一种基于双模式注意力机制和社交相似度的会话推荐方法，包括如下步骤：

步骤1：计算用户的初始长期兴趣和初始短期兴趣。

具体地：

步骤1.1：将所有用户的所有会话中的项目构成一个项目集合，将该项目集合嵌入到一个向量空间中，得到每个项目的潜在向量表示；