[发明专利]一种基于图神经网络GNN和多任务学习的会话推荐方法有效
| 申请号： | 202011636004.0 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112733018B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 韩启龙;李洪坤;宋洪涛;李丽洁;张海涛 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 张宏威 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于图神经网络GNN和多任务学习的会话推荐方法，包括以下步骤：采集用户在电子商务网站的点击数据，建立用户会话数据集；根据用户会话数据，构建用户会话有向图；构建GNN‑MulitTask‑Learning神经网络模型，并训练输出用户会话表示；根据输出的用户会话表示输入打分函数计算所有候选项目的推荐概率，进行个性化推荐。本发明是针对会话推荐场景中，获取用户点击项项目之间关系，以及历史会话对当前会话的影响，并通过多任务学习增加隐性数据，使用户表示更具通用性和可迁移性，更准确预估用户对项目的偏爱，捕捉用户兴趣趋势，提高了用户对项目的点击率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 gnn 任务 学习 会话 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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