[发明专利]一种基于层次图注意力网络的个性化服装推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于层次图注意力网络的个性化服装推荐方法。本发明主要涉及服装推荐领域，其中主要涉及构建层次结构图，并在层次结构图上进行消息传递以更新层次结构图中节点的嵌入表示，从而解决兼容性匹配和个性化推荐两个问题。本发明具体包括以下步骤：1、构建层次结构以及节点的嵌入初始化。2、层次图卷积。3、模型预测与优化。本发明提出了一种能够同时针对兼容性匹配和个性化推荐两个任务的模型，特别是构建了层次结构图，在层次结构图上应用图神经网络消息传递机制和注意力机制，使得层次图中的节点具有很强的表达能力，从而进一步提升了模型的性能。

技术领域

本发明提出一种基于层次图注意力网络的个性化服装推荐方法，主要涉及服装推荐领域。

背景技术

随着科学技术的迅速发展，信息爆炸的时代接踵而至，电子商务的兴起给消费者增加了一种全新的消费渠道。同时随着经济水平的提高，人们的消费观念已经逐渐发生了改变，人们不再仅仅追求服装基本的防寒保暖功能，而是更加注重个性化的情感体验，强调个性化的服装需求。近年来各种在线购物平台以及与时尚相关的社交网络媒体层出不穷，各种海量的信息呈现在用户面前，用户难以从中高效地获取到自己感兴趣部分，因此为了解决上述问题，个性化服装推荐系统应运而生。

个性化服装推荐系统在各个线上购物网站中都扮演着至关重要的角色，通过个性化服装推荐系统，用户能够更加方便且高效地从海量服装中找到自己所感兴趣的服装。个性化服装推荐系统根据用户的历史服装交互行为，从中分析用户的兴趣偏好，挖掘用户的潜在兴趣和需求，能够从用户的角度出发，代替用户去评估时尚产品，为用户提供个性化服务，以此增强用户的购物体验。

近年来也有许多方法在个性化服装推荐方面展开了相关的研究并获得了不错的成果。但是，这些方法也存在着一些缺点。首先，多数现有的推荐方法是向用户推荐服装单品，用户还需要花费时间和精力进行套装搭配的选择，这在一定程度上还是没有解决用户面临的信息过载问题，因此本发明提出的推荐方法是向用户推荐套装，从而进一步增强用户的购物体验。其次，对用户进行高质量的个性化服装推荐就必须满足两个非常重要的要求：向用户推荐的套装必须是由多个服装单品组成的一套兼容的套装，即套装的兼容性。向用户推荐的套装必须满足不同用户的个性化需求，即个性化推荐。然而多数现有的推荐方法不能够同时满足以上两个要求，导致推荐质量不高，本发明提出的推荐方法能够同时满足上述两个需求，为用户提供高质量的个性化推荐。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出一种基于层次图注意力网络的个性化服装推荐方法。为了满足上述高质量的个性化服装推荐的两个要求，本发明提出了一种层次结构对用户、套装、单品之间的复杂关系进行建模，将用户、套装、单品划分为不同的层次节点。得益于图神经网络的消息传递机制，本发明提出的网络结构能在跨层次之间进行消息的传递，不同层次节点的信息不再是割裂的，从而节点包含了更加丰富的信息也拥有更强的表达能力。同时，注意力机制的引入能够区分不同节点的影响权重，使得消息的传递更加高效。

本发明采用的技术方案包括如下步骤：

步骤(1)构建层次结构以及节点的嵌入初始化

将用户、套装和单品抽象为三层层次结构，利用用户、套装的ID信息，以及单品的视觉特征对三种不同类型的节点进行嵌入初始化。

步骤(2)层次图卷积

利用图神经网络消息传递机制和注意力机制分别对层次结构中节点的状态进行更新。在单品层中，利用单品的类别信息以及单品之间的兼容度更新单品类节点的嵌入表示。在套装层中，汇聚套装中单品的信息到套装类节点，并利用注意力机制来区别不同单品对目标套装节点的影响，使得更新后的套装节点具有更强的表达能力。在用户层中，提取用户套装历史交互数据中的丰富信息，通过注意力机制区分用户对不同风格的套装的喜爱程度，汇聚套装的信息进一步细化用户的嵌入表示。

步骤(3)模型预测与优化