CN116186390B 一种融合超图的对比学习会话推 荐方法 （北京理工大学）

号本发明公开了一种融合超图的对比学习会方法通过构建全局超图来获得项目之间高阶信2每个项目的初始嵌入表示H",h",h"…,h"},其中表示第n个项目的初始嵌入；的不同给予每个节点不同程度的关注，并通过聚合超边上的节点信息得到超边的特征嵌经过堆叠多个超图注意力层来获得高阶的信息，在将最终输出结果作为会话中项目的特征嵌入，并以此步骤4：将得到的全局超图下的项目嵌入和局部会话图下的项目嵌入信息分别使用注将全局超图下的项目嵌入和局部会话图下的项目嵌终得到全局超图下的会话嵌入表示和局部会话图下将两种会话嵌入进行对比，如果全局超图下的会话嵌入和局部2.如权利要求1所述的一种融合超图的对比示超图中超边的集合，由所有的历史会话序列构成；将每个会话构建成一个超边，即3的项目的集合构成Vs，根据项目之间的交互顺序构成局部会话图中的有向边ei，即j在第l层超图注意力网络中的特征嵌入，n"表示节点i在第l层超图注意力网络中可训练的节点级上下文向量；W1(l"=A,P"e,"(6)i(l)表示节点i在第l层超图注意力网络中的特征嵌入，表示在第l层超图注意力网络中超边ej向节点i传递的信息；Yi表示连接到节点i上的所有超边的集合；4.如权利要求1所述的一种融合超图的对比学习会话推荐4af"=4["","",…,h""I了H+b(8)h(w,o"+u;0;"oh"))(11)h"=(1-z")oh")+z"oi"(12)的特征嵌入，表示节点i在第l_1层超图注意力网络中的特征嵌入；⊙表示元素积，5.如权利要求1所述的一种融合超图的对χi表示会话中第i个项目融合位置信息后的特征嵌入表示，pL_i+1表示会话中第iT表示转置。6.如权利要求1所述的一种融合超图的对比学习7.如权利要求1所述的一种融合超图的对max(s*h)(19)567gg[0021]局部会话图根据当前的会话构建，给定一个会话其中会话中所有的项目的集合构成Vs，根据项目之间的交互顺序构成局部会话图中的有向边ei，即得到每个项目的初始嵌入表示其中表示第n个项目的初始嵌8示节点i在超边ej上的注意力分数，nf-)表示节点i在第l_1层超图注意力网络中的特征图注意力网络中超边ej向节点i传递的信息；Yi表示连接到节点i上的所有超边的集合；"、.,"和W3(l)是可训练的转换矩阵。βi,j表示超边ej在节点i上的注意力分数。gg[0041]步骤3.1：在网络的开始-"=o(w;a"+u;h"))(9)9络中的特征嵌入，表示节点i在第l_1层超图注意力网络中的特征嵌入；⊙表示元素[0050]将最终输出结果作为会话中项目的特征嵌入，并以此方法处理所有的局部会话[0051]步骤4：将得到的全局超图下的项目嵌入和局部会话图下的项目嵌入信息分别使用注意力机制进行聚合，得到全局超图下的会话嵌入表示和局部会话图下的会话嵌入表[0058]将全局超图下的项目嵌入hg和局部会话图下的项目嵌入hsimax(s*h)(14)[0074]本方法使用超图结构进行全局结构的建模，能够更好的获取项目之间的高阶信