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摘要：本发明公开了一种基于多行为的超图对比学习会话推荐方法，包括将所有会话按照目标行为序列和辅助行为序列分别建模为全局超图，使用对比学习获取全局项目嵌入，并进一步聚合生成全局会话表示；同时，对当前会话设计一个局部异构超图，捕获当前会话中不同行为的项目之间的高阶相关性；另外，使用训练集中当前批次的会话构造多行为线图，为全局会话表示设计一个新颖的自监督信号，以增强全局会话表示；最后，使用局部会话表示、全局会话表示、全局项目嵌入进行相似度计算并聚合，从而得到每个项目的预测交互概率，基于预测交互概率来推荐交互项目。本方法可以实现提高会话推荐的准确性。
主权项：1.基于多行为的超图对比学习会话推荐方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、分别基于所有会话的目标行为序列和辅助行为序列构造全局超图，结合两个全局超图对初始项目嵌入进行多层超图卷积操作，分别学习基于目标行为和基于辅助行为的全局项目嵌入，并使用对比学习使基于目标行为的全局项目嵌入从基于辅助行为的全局项目嵌入中获得增强，将增强后的基于目标行为的全局项目嵌入作为后续组件输入；S2，分别学习局部会话表示和全局会话表示：依据当前会话构建局部会话异构超图，在局部会话异构超图上进行多层异构超图卷积操作，后经读出函数生成局部会话表示，结合增强的全局项目嵌入，并分别基于所有会话中的目标行为序列和辅助行为序列，使用带时间信息的软注意力机制得到基于目标行为的全局会话表示和基于辅助行为的全局会话表示，再经过均值池化操作生成全局会话表示；S3、对当前批次的所有会话构造一个多行为线图，用局部会话表示作为多行为线图中节点的初始嵌入，经过多层线图卷积操作得到线图会话表示，将其与全局会话表示作为自监督信号进行对比学习，以增强全局会话表示；S4、分别将增强的全局会话表示、局部会话表示与增强的全局项目嵌入经过预测层进行相似度计算和聚合操作，从而得到每个项目的预测交互概率；S5、基于每个项目的预测交互概率进行项目推荐。
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百度查询： 安徽师范大学 基于多行为的超图对比学习会话推荐方法
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