[发明专利]一种融合商品关联关系的商品预测方法

摘要

本发明公开了一种融合商品关联关系的商品预测方法，属于商品个性化预测系统技术领域，包括以下步骤：通过用户对商品的历史交互记录，确立用户‑商品二部图；根据用户对商品的历史交互序列，确立商品‑商品同构图；采用图卷积神经网络和图嵌入算法构建用于特征学习的双塔模型；对双塔模型进行特征初始化；采用改进的BPR损失函数对双塔模型进行训练，获取训练后用户和商品节点低维稠密的嵌入表示；根据训练后的用户和商品嵌入表示计算用户于测试集商品的得分，并根据得分进行排序，从而对用户进行商品推荐。本发明能够解决数据集存在的用户与商品交互信息稀缺以及交互序列长短不一的问题，并提高个性化预测的精度。