申请/专利权人：郑州大学

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893272A

主分类号：G06Q30/0601

分类号：G06Q30/0601;G06F16/9535;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种图增强门控混合器的序列推荐方法。近期，基于变换器Transformer的框架在序列推荐任务上取得了较好的性能，但其时间复杂度与输入序列长度的二次方成正相关，难以部署到大规模商业场景中。MLP4Rec为缓解该问题带来了曙光，但仍存在两点不足之处：①其采用独热编码生成的表征除了作为标识符之外无特定的语义，将这种表征作为输入很难提取出有用的信息；②其未能刻画单个物品中不同因子的重要性，也难以区分用户近期行为序列中不同物品对于下一时刻决策的重要性。本发明提出一种图增强门控混合器的序列推荐方法GMRec。首先，借鉴图神经网络具备捕获图中拓扑结构信息的能力，引入线性图卷积模块用于生成每个用户和物品的表征向量。然后，提出一种双门混合器分别动态地控制哪些因子和哪些物品用于下游任务。最后，构建一种个性化门控策略用于自适应地将长期偏好和短期兴趣聚合为一个表征向量并用于预测用户的喜好。

主权项：1.一种图增强门控混合器的序列推荐方法，其特征在于，1主要关注用户长期偏好信息和短期兴趣信息对于序列推荐任务的影响；2该方法包含3个模块，分别是线性图卷积模块、双门混合器模块以及模型预测模块；3设计了用于提取用户长期偏好表征的线性图卷积网络、提取用户短期兴趣表征的双门混合器以及自适应聚合两种表征的个性化门控策略。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 郑州大学 一种图增强门控混合器的序列推荐方法

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