技术特征：
1.带有停留时间的图卷积网络会话推荐方法，其特征在于，获取项目和会话序列，对会话序列中的停留时间进行缩放；基于停留时间缩放后的会话序列，构建有向会话图，根据停留时间和边的出现次数，设置会话图中边的权重；通过图卷积网络提取会话图中的特征，用基于惩罚项的特征选择方法对重复特征进行筛选；利用注意力机制捕获用户长期和短期偏好，根据用户长期和短期偏好进行项目推荐。2.如权利要求1所述的带有停留时间的图卷积网络会话推荐方法，其特征在于，所述会话序列s＝{v
s,1
,v
s,2
,......v
s,n
}，是根据时间戳排序的项目集合，停留时间t＝{t1,t2,......,t
n
}表示会话序列s停留时间分布，t
n
∈t表示从项目v
s,n
到项目v
s,n+1
的停留时间。3.如权利要求1所述的带有停留时间的图卷积网络会话推荐方法，其特征在于，采用归一化和反归一化两种方法对停留时间进行缩放。4.如权利要求1所述的带有停留时间的图卷积网络会话推荐方法，其特征在于，构建有向会话图g
s
＝(v
s
,e
s
)，v
s,i
∈v表示一个项目代表一个节点，每条边(v
s,i-1
，v
s,i
)表示用户在会话中点击v
s,i-1
之后点击v
s,i
，为每条边设置标准化权重；权重的计算方式为停留时间与出现次数相乘，表示两个节点之间关系的强度。5.如权利要求1所述的带有停留时间的图卷积网络会话推荐方法，其特征在于，图卷积网络中节点特征向量的提取方式，包括以下过程：根据会话图，提取项目特征向量；基于项目特征向量，通过激活函数，聚合节点的邻居信息；利用遗忘门、输入门和输出门，获取保留的特征信息；利用激活函数，得到保留的特征信息中的候选信息；对遗忘门保留的信息和输入门选择的候选信息合并，得到最终的新信息；用输出门对得到的新信息进行选择输出。6.如权利要求1所述的带有停留时间的图卷积网络会话推荐方法，其特征在于，所述特征选择，基于l1惩罚项的逻辑回归模型，保留特征中推荐值相同的特征，用l2惩罚项的逻辑回归模型进行优化。7.如权利要求6所述的带有停留时间的图卷积网络会话推荐方法，其特征在于，所述特征选择的具体逻辑为：如果特征权重在l1为1，一个相似的集合，它们的权重在l2中差别并不大并且权重在l1中为0，就将这个集合中的特征划分为l1中的等权值。8.带有停留时间的图卷积网络会话推荐系统，其特征在于：包括：停留时间缩放模块，被配置为：获取项目和会话序列，对会话序列中的停留时间进行缩放；会话图构建模块，被配置为：基于停留时间缩放后的会话序列，构建有向会话图，根据停留时间和边的出现次数，设置会话图中边的权重；特征提取和选择模块，被配置为：通过图卷积网络提取会话图中的特征，用基于惩罚项的特征选择方法对重复特征进行筛选；项目推荐模块，被配置为：利用注意力机制捕获用户长期和短期偏好，根据用户长期和短期偏好进行项目推荐。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的带有停留时间的图卷积网络会话推荐方法中的步骤。10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的带有停留时间的图卷积网络会话推荐方法中的步骤。
技术总结
本发明提出了一种带有停留时间的图卷积网络会话推荐方法及系统，获取会话涉及的项目和带停留时间的历史会话序列；对历史会话序列中的停留时间进行缩放；构建有向会话图，根据停留时间和出现次数，设置会话图中边的权重；通过图卷积网络，提取会话图中的特征向量；用基于惩罚项的特征选择方法重复特征进行筛选；利用注意力机制捕获用户长期和短期偏好，预测用户对项目的偏好；本发明将停留时间合并到会话图中作为图卷积网络的输入，得到的节点向量特征经过特征选择层作为目标注意力网络的输入，防止过拟合，提高推荐的精确度。提高推荐的精确度。提高推荐的精确度。
技术研发人员：姜雪松 柴慧慧 马浩翔
受保护的技术使用者：齐鲁工业大学
技术研发日：2022.04.08
技术公布日：2022/8/5