[发明专利]一种基于图嵌入方式的用户个性化产品推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于图嵌入方式的用户个性化产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户对已购产品的描述文本；所述描述文本包括产品名、产品品牌、产品价格、产品描述和产品类型；

构建基于图嵌入方式的超平面投影推荐模型；

以所述用户对已购产品的描述文本为输入，对所述基于图嵌入方式的超平面投影推荐模型进行训练，得到训练好的推荐模型；

根据所述训练好的推荐模型，基于用户欲购产品的描述文本，得到商品推荐列表。

2.根据权利要求1所述的基于图嵌入方式的用户个性化产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述训练好的推荐模型，基于用户欲购产品的描述文本，得到商品推荐列表，具体包括：

根据所述用户欲购产品的描述文本，确定符合要求的商品；

根据所述符合要求的商品，得到各个商品自身的描述文本；

分别将所述用户对已购产品的描述文本和所述各个商品自身的描述文本输入训练好的推荐模型，得到用户特征向量和各个商品特征向量；

分别将所述用户特征向量和所述各个商品特征向量进行非线性激活，得到激活后的用户特征向量和各个激活后的商品特征向量；

分别将各个所述激活后的用户特征向量和所述激活后的商品特征向量进行拼接，得到各个商品的拼接向量；

将各个商品的所述拼接向量输入分类器，得到各个商品的分类结果；所述分类结果包括：推荐商品和不推荐商品；

根据所述推荐商品，得到商品推荐列表。

3.根据权利要求2所述的基于图嵌入方式的用户个性化产品推荐方法，其特征在于，在所述分别将所述用户对已购产品的描述文本和各个商品自身的描述文本输入训练好的推荐模型，得到用户特征向量和各个商品特征向量之前，还包括：

将所述用户对欲购产品的描述文本和所述各个商品自身的描述文本进行数据增强。

4.根据权利要求2所述的基于图嵌入方式的用户个性化产品推荐方法，其特征在于，在所述将各个商品的所述拼接向量输入分类器，得到各个商品的分类结果；所述分类结果包括：推荐商品和不推荐商品之前，还包括：

对所述各个商品的拼接向量进行Dropout运算。

5.根据权利要求2所述的基于图嵌入方式的用户个性化产品推荐方法，其特征在于，所述分别将各个所述激活后的用户特征向量和所述激活后的商品特征向量进行拼接，得到各个商品的拼接向量，具体包括：

将各个所述激活后的用户特征向量和所述激活后的商品特征向量进行首尾拼接，得到各个商品的拼接向量。

6.一种基于图嵌入方式的用户个性化产品推荐系统，其特征在于，所述系统包括：

数据获取模块，用于获取用户对已购产品的描述文本；所述描述文本包括产品名、产品品牌、产品价格、产品描述和产品类型；

构建模块，用于构建基于图嵌入方式的超平面投影推荐模型；

训练模块，用于以所述用户对已购产品的描述文本为输入，对所述基于图嵌入方式的超平面投影推荐模型进行训练，得到训练好的推荐模型；

推荐模块，用于根据所述训练好的推荐模型，基于用户欲购产品的描述文本，得到商品推荐列表。