一種基于GGNN網(wǎng)絡(luò)的改進型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦方法及系統(tǒng)
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202011080720.5 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN112150210A | 公開（公告）日 | 2020-12-29 |
| 申請公布號 | CN112150210A | 申請公布日 | 2020-12-29 |
| 分類號 | G06Q30/02(2012.01)I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 彭龍;黃炎焱;杜振華;華宇浩;張釗浩;宋雅杰;何新 | 申請（專利權(quán)）人 | 江蘇慧宇誠智能裝備研究院有限公司 |
| 代理機構(gòu) | 北京勁創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 張鐵蘭 |
| 地址 | 210000江蘇省南京市玄武區(qū)孝陵衛(wèi)200號 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于GGNN網(wǎng)絡(luò)的改進型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦方法及系統(tǒng)，所述方法包括：首先從歷史會話序列構(gòu)造長短期會話轉(zhuǎn)換的有向圖，再將有向圖輸入到GGNN網(wǎng)絡(luò)中，訓練更新當前會話序列中的商品嵌入向量，在考慮到會話中之前所有商品的影響同時，著重考慮最后一個點擊商品，并相應(yīng)地生成準確的會話嵌入向量，最后將會話嵌入和全局商品嵌入向量進行計算獲得預(yù)測的評分。本發(fā)明提供的基于GGNN網(wǎng)絡(luò)的改進型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦方法及系統(tǒng)，綜合考慮了用戶的幾次點擊中商品相互的轉(zhuǎn)換關(guān)系，可以反映用戶興趣的序列化變化，也結(jié)合了商品之間的關(guān)聯(lián)；并采用GRU單元進行訓練，得到更加準確的推薦目標。?? |
