本技术属于信息推荐系统技术领域,公开了一种基于音乐用户位置上下文动态性的推荐方法、系统,本发明设计适用于动态图结构的图神经网络模型,将用户的地理位置信息嵌入到模型中。通过考虑用户在不同地理位置下的音乐偏好,我们能够更好地捕捉用户的兴趣和偏好。在模型训练与学习阶段,我们利用训练数据集对图神经网络模型进行训练,并优化模型参数,以提高模型的推荐准确性和个性化程度。通过不断地学习用户的地理位置上下文动态性,模型能够不断地适应用户的变化偏好。基于训练好的图神经网络模型,对用户未听过的音乐进行推荐。结合用户当前地理位置信息,动态调整推荐结果,提供更加个性化和准确的音乐推荐服务。
背景技术
传统的神经网络主要适用于规则的数据结构,如向量或序列,而图数据结构中的节点和边之间存在复杂的关系,传统神经网络难以有效处理。图神经网络的出现填补了这一空白,使得神经网络可以直接在图结构上进行操作和学习。
在推荐系统领域,用户和物品之间的交互行为可以被表示为图结构,其中用户和物品是图的节点,用户与物品之间的交互则构成了图的边。传统的推荐方法往往只考虑用户的历史行为和物品的属性特征,而忽略了用户和物品之间的复杂关系。图神经网络技术可以有效地捕捉用户和物品之间的交互关系,利用图结构中的信息进行推荐任务。通过学习用户和物品在图结构中的表示,图神经网络可以实现更精准和个性化的推荐,从而提高推荐系统的性能和用户满意度。
通过上述分析,现有技术存在的问题及缺陷为:
(1)传统的图神经网络在处理动态图时,通常采用静态图的方法,将所有时间戳的图信息融合为一个静态图进行处理,而忽略了不同时间戳下用户和物品之间的关系变化。
(2)时间信息在用户行为的动态建模中起着重要作用,然而现有方法中对时间特征的处理存在不足。
(3)虽然考虑了用户的地理位置信息,但在现有方法中对地理位置信息的利用不够充分。
实现思路