摘要
本发明属于序列推荐技术领域,具体涉及一种基于多行为动态图的序列推荐方法;包括:根据用户的多行为交互序列构建多行为动态图并划分为多个特定行为子图;对特定行为子图进行处理,得到节点嵌入表示和关系嵌入表示;对关系嵌入表示进行处理,得到通用相关性嵌入表示;融合特定行为下的时序信息到特定行为子图的节点中,得到融合用户节点嵌入表示和融合项目节点嵌入表示;融合通用相关性嵌入表示和融合用户节点嵌入表示,得到用户个性化行为相关性嵌入表示;更新融合项目节点嵌入表示并聚合更新结果和融合用户节点嵌入表示,得到最终的两种节点嵌入表示;采用前馈神经网络对最终的两种节点嵌入表示进行处理,得到项目推荐结果;本发明提高了推荐的准确性。
技术关键词
序列推荐方法
节点
项目推荐模型
编码向量
前馈神经网络
最终用户
序列推荐技术
关系
矩阵
参数
编码器
注意力机制
时序
数据
强度