CN115858926B - 基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法 - Google Patents

基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，包括如下步骤：步骤1、得到长期嵌入序列和短期嵌入序列；步骤2、通过长期嵌入序列和短期嵌入序列得到更新的长期嵌入序列和短期嵌入序列；步骤3、将更新的长短期嵌入序列中最后一个物品的嵌入向量作为用户的长短期动态兴趣，通过加权计算得到用户的长短期静态兴趣；步骤4、将长短期动态兴趣和长短期静态兴趣进行拼接然后进行非线性变化得到用户的长短期进化兴趣；步骤5、通过逐元素求和得到用户的动静态兴趣和进化兴趣；步骤6、进行加权求和到融合的用户兴趣；步骤7、计算融合兴趣与所有物品嵌入的乘积作为每个物品的推荐得分，该方法实现更准确的用户个性化序列推荐。

Description

基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法
技术领域
本发明属于数据挖掘与推荐系统领域，具体涉及一种基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法。
背景技术
随着移动计算技术的快速发展，人与设备之间的接触变得更加容易。在数字化的过程中产生了海量的服务和数据，用户不可避免地会面临难以从海量数据中找到所需内容的困境，也就是所谓的信息过载。个性化推荐系统是通过建模用户兴趣并推荐相关内容来解决信息过载问题。特别的，个性化推荐系统可以帮助用户从海量数据中发现他们感兴趣的产品/内容/项目，以及为产品提供商创造增加收入的机会。
通常，用户是按一定顺序访问在线物品。因此，序列推荐成为中学术界和工业界构建推荐系统的热门话题。给定用户的历史物品交互序列，序列推荐旨在预测用户可能感兴趣的下一个物品。
序列推荐将按顺序排列的物品交互序列作为输入。目前国内外的研究人员进行序列推荐的方法主要可以分为三类，基于矩阵分解的方法、基于马尔可夫链的方法和基于深度学习的方法。基于矩阵分解的方法依靠时序矩阵分解来挖掘用户不断变化的兴趣。基于马尔可夫链的方法使用一阶或高阶马尔可夫链来学习用户的长期兴趣和短期变化。受自然语言处理方法在序列建模上优势的启发，基于深度学习的方法被用来增强特征学习。基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的方法如Caser应用CNN来学习物品嵌入序列。基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的方法使用RNN或RNN的变体如门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)和长短期记忆网络(Long Short-TermMemory network,LSTM)进行序列推荐。最近，由于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)能够有效地学习物品之间的高阶关系，研究人员将GNN用于序列推荐任务。SR-GNN通过将GNN应用于基于物品序列构建的图来学习物品嵌入。SURGE利用GNN从嘈杂的序列中动态提取用户兴趣。此外，基于注意力的方法如SASRec采用自注意力机制来自适应选择相关物品建模用户兴趣，TLSAN通过注意力网络学习长期和短期兴趣。一般来说，基于深度学习的方法优于其他两类方法。
现有序列推荐方法在建模用户兴趣时通常分为长期和短期兴趣。长期兴趣和短期兴趣的区别主要在于用于兴趣挖掘的序列长度不同。但是随着长度的变化，用户的兴趣也会随之产生一定的变化，因此现有基于长短期兴趣的方法无法准确地建模用户的兴趣表示。
发明内容
鉴于目前序列推荐从长期兴趣和短期兴趣角度建模用户兴趣存在的缺陷，本发明从动态兴趣和静态兴趣角度提出一种基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，并在动静态兴趣建模过程中考虑进化兴趣增强特征建模，实现更准确的用户个性化序列推荐。
本发明提供了一种基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，该方法的具体步骤是：
步骤1、获取用户的历史物品交互序列，选择最近的长度为m的序列作为长期序列，最近的长度为n的序列的作为短期序列，要求m>n。基于自学习的物品嵌入矩阵将序列中涉及的物品进行嵌入得到长期嵌入序列Fl和短期嵌入序列Fs。
步骤2、将长期嵌入序列Fl和短期嵌入序列Fs分别输入两个独立的多头自注意力(Multi-head Self-attention)模块，得到更新的长期嵌入序列和短期嵌入序列/>
步骤3、将更新的长期嵌入序列中最后一个物品的嵌入向量作为用户的长期动态兴趣/>计算更新的长期嵌入序列/>与最后一个物品的嵌入向量的注意力权重并进行加权求和得到用户的长期静态兴趣/>相同的，在更新的短期嵌入序列的基础上得到短期动态兴趣/>和短期静态兴趣/>
步骤4、将长期动态兴趣和长期静态兴趣/>进行拼接然后进行非线性变化得到用户长期进化兴趣/>相同的，在短期动态兴趣/>和短期静态兴趣/>的基础上得到用户短期进化兴趣/>
步骤5、将长期动态兴趣和短期动态兴趣/>进行逐元素求和得到用户动态兴趣pd。相同的，得到用户的静态兴趣px和进化兴趣py。
步骤6、计算动态兴趣pd、静态兴趣px和进化兴趣py与最后一个物品的嵌入向量的注意力权重并进行加权求和到融合的用户兴趣p。
步骤7、计算p与所有物品嵌入F的乘积作为每个物品的推荐得分，为用户推荐分数最高的若干个物品。
本发明具有的有益效果：从动态兴趣和静态兴趣角度建模用户兴趣，在长短期序列的基础上建模多层次动静态兴趣，实现更加精确和符合实际的用户兴趣建模。动态兴趣和静态兴趣的区别在于兴趣在一段时间内是否保持稳定。动态兴趣随时间不断变化，静态兴趣在一段时间内几乎保持不变。在动静态兴趣之外，考虑静态兴趣到动态兴趣转变的进化兴趣，通过动态兴趣、静态兴趣和进化兴趣自适应融合，实现更准确的用户个性化序列推荐。
附图说明
图1为本发明基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法实施例的模型框架图。
具体实施方式
本发明针当前序列推荐方法从长期兴趣和短期兴趣角度建模用户兴趣存在的缺陷，设计了一种基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法。
下面将对本发明所设计的一种基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法做具体说明，方法的执行过程如图1所示。
本发明的具体步骤如下：
步骤(1).序列划分和向量嵌入：获取用户的历史物品交互序列H＝(h1,h2,…,ht)，其中hi为第i个交互行为对应的物品，选择最近的长度为m的序列作为长期序列，最近的长度为n的序列/>作为短期序列，要求m>n。基于自学习的物品嵌入矩阵/>将序列中涉及的物品进行嵌入得到长期嵌入序列和短期嵌入序列/>其中k表示所有序列中所有物品种类个数，其中/> d表示向量嵌入维度。假设用户交互序列为(a1,a2,a3,a4,a5,a6)，令m＝6,n＝3，划分得到长期序列(a1,a2,a3,a4,a5,a6)和短期序列(a4,a5,a6)。对其进行嵌入后得到长期嵌入序列和短期嵌入序列/>
步骤(2).基于多头自注意力机制物品嵌入向量更新：将长期嵌入序列Fl和短期嵌入序列Fs分别输入两个独立的多头自注意力(Multi-head Self-attention)模块。具体的，就长期嵌入序列Fl而言，为了学习到物品之间的序列关系，为序列上的每个物品分配一个自学习的位置向量并更新物品向量为/>得到位置更新后的长期嵌入序列/>对结合位置向量的嵌入序列进行多头自注意力机制学习。多头机制能够从不同空间建模不同信息，从而提高模型的表征能力，每个注意力头执行独立的自注意力学习。具体而言，对于第j个注意力头，通过Gl分别得到以下三个矩阵：
其中和/>为三个参数矩阵。执行注意力运算得到在该注意力头下更新的嵌入序列
其中o表示注意力头的数量。将o个注意力头得到的进行拼接得到更新的长期嵌入序列/>其中相同的，得到多头自注意力机制后更新的短期嵌入序列 对于步骤(1)中例子而言，得到更新后长期嵌入序列和短期嵌入序列/>
步骤(3).初始动静态兴趣建模：将长期嵌入序列中最后一个物品的嵌入向量作为用户的长期动态兴趣/>计算长期序列中的每一个向量与/>的注意力权重
其中为需要训练的参数，ReLU为激活函数，基于得到的权重进行加权求和得到长期静态兴趣
相同的，在短期嵌入序列的基础上得到短期动态兴趣/>和短期静态兴趣/>具体而言，
对于步骤(2)中例子而言，长期动态兴趣为短期动态兴趣为/>计算/>对于/>的注意力权重并加权求和后得到长期静态兴趣，计算对于/>的注意力权重并加权求和后得到短期静态兴趣。
步骤(4).初始进化兴趣学习：将长期动态兴趣和长期静态兴趣/>进行拼接然后进行非线性变化得到用户长期进化兴趣
为需要训练的参数。相同的，在短期动态兴趣/>和短期静态兴趣/>的基础上得到用户短期进化兴趣/>
步骤(5).将长期动态兴趣和短期动态兴趣/>进行逐元素求和得到用户动态兴趣
其中表示逐元素相加。相同的，将长期静态兴趣/>和短期静态兴趣/>进行逐元素求和得到用户的静态兴趣px；将长期进化兴趣/>和短期进化兴趣/>进行逐元素求和得到用户的进化兴趣py。
步骤(6).兴趣融合：分别计算动态兴趣pd、静态兴趣px和进化兴趣py与最后一个物品的嵌入向量的注意力权重，具体定义为：
进行加权求和并变换得到融合的用户兴趣
p＝Wr(αppd+αxpx+αypy)
其中为需要训练的参数。
步骤(7).推荐：计算p与所有物品嵌入F的乘积作为每个物品的推荐得分，为用户推荐分数最高的若干个物品。

Claims (6)

1.一种基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、获取用户的历史物品交互序列，通过自学习的物品嵌入矩阵得到长期嵌入序列和短期嵌入序列/> 其中m>n；
步骤2、将长期嵌入序列和短期嵌入序列分别输入两个独立的多头自注意力模块，得到更新的长期嵌入序列和短期嵌入序列；
步骤3、将更新的长期嵌入序列中最后一个物品的嵌入向量作为用户的长期动态兴趣，计算更新的长期嵌入序列与最后一个物品的嵌入向量的注意力权重并进行加权求和得到用户的长期静态兴趣，具体如下：
用户的长期动态兴趣为长期嵌入序列/>中最后一个物品的嵌入向量/>即长期动态兴趣为/>长期静态兴趣定义为：
其中为需要训练的参数，ReLU为激活函数，/>是最后一个物品的嵌入向量；
将更新的短期嵌入序列中最后一个物品的嵌入向量作为用户的短期动态兴趣，计算更新的短期嵌入序列与最后一个物品的嵌入向量的注意力权重并进行加权求和得到用户的短期静态兴趣，具体如下：
在短期嵌入序列的基础上得到短期动态兴趣/>和短期静态兴趣/>
其中为需要训练的参数,；
步骤4、将长期动态兴趣和长期静态兴趣进行拼接然后进行非线性变化得到用户的长期进化兴趣，
在短期动态兴趣和短期静态兴趣/>的基础上得到用户短期进化兴趣/>
步骤5、通过逐元素求和得到用户的动态兴趣、静态兴趣和进化兴趣，具体的：
将长期动态兴趣和短期动态兴趣进行逐元素求和得到用户的动态兴趣；
将长期静态兴趣和短期静态兴趣进行逐元素求和得到用户的静态兴趣；
将长期进化兴趣和短期进化兴趣进行逐元素求和得到用户的进化兴趣；
步骤6、计算动态兴趣、静态兴趣和进化兴趣与最后一个物品的嵌入向量的注意力权重并进行加权求和到融合的用户兴趣；
步骤7、计算与所有物品嵌入的乘积作为每个物品的推荐得分，为用户推荐分数最高的前若干个物品。
2.根据权利要求1所述的基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，其特征在于，所述步骤1中，将用户的历史物品交互序列表示为H＝(h1,h2,…,ht)，其中hi为第i个交互行为对应的物品；长期序列为最近的长度为m的序列短期序列为最近的长度为n的序列/>基于自学习的物品嵌入矩阵将序列中涉及的物品进行嵌入得到长期嵌入序列/>和短期嵌入序列/>其中k表示所有序列中所有物品种类个数，其中 d表示向量嵌入维度。
3.根据权利要求2所述的基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，其特征在于，所述步骤2中，更新的长期嵌入序列定义为：
其中，为对应物品i的经过注意力机制更新后的嵌入表示，/>为第j个注意力头得到的嵌入序列，定义为：
其中为位置更新后的长期嵌入序列，/>为位置更新后的物品i嵌入表示，/>为物品i的初始嵌入表征，/>是自学习的物品i的位置向量，
其中和/>为三个参数矩阵。
4.根据权利要求3所述的基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，其特征在于，所述步骤4中，用户长期进化兴趣定义为：
其中，是长期动态兴趣，/>是长期静态兴趣，(·|·)为拼接运算，为需要训练的参数；
5.根据权利要求4所述的基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，其特征在于，所述步骤5中，用户的动态兴趣pd定义为：
其中表示逐元素相加，/>是长期动态兴趣，/>是短期动态兴趣；
用户的静态兴趣px定义为：
其中表示逐元素相加，/>是长期静态兴趣，/>是短期静态兴趣；
相同的，用户的进化兴趣py定义为：
其中表示逐元素相加，/>是长期进化兴趣，/>是短期进化兴趣。
6.根据权利要求5所述的基于用户的复杂多模式兴趣提取与建模的序列推荐方法，其特征在于，所述步骤6中，融合的用户兴趣定义为：
p＝wr(αppd+αxpx+αypy)
其中为需要训练的参数，pd是动态兴趣，px是静态兴趣，py是进化兴趣，是最后一个物品的嵌入向量。
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