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1. WO2022007526 - TRAVEL PACKAGE RECOMMENDATION METHOD BASED ON MULTI-VIEW ATTENTION MECHANISM

Publication Number WO/2022/007526
Publication Date 13.01.2022
International Application No. PCT/CN2021/095763
International Filing Date 25.05.2021
IPC
G06Q 30/06 2012.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
30Commerce, e.g. shopping or e-commerce
06Buying, selling or leasing transactions
Applicants
  • 云境商务智能研究院南京有限公司 WINGIN BUSINESS-INTELLIGENCE ACADEMY NANJING CO., LTD [CN]/[CN]
  • 南京理工大学 NANJING UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY [CN]/[CN]
Inventors
  • 曹杰 CAO, Jie
  • 朱桂祥 ZHU, Guixiang
  • 申冬琴 SHEN, Dongqin
  • 陈蕾 CHEN, Lei
  • 梁伟超 LIANG, Weichao
Agents
  • 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) NANJING RUIHONG PATENT & TRADEMARK AGENCY (ORDINARY PARTNERSHIP)
Priority Data
202010648825.X07.07.2020CN
Publication Language Chinese (zh)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) TRAVEL PACKAGE RECOMMENDATION METHOD BASED ON MULTI-VIEW ATTENTION MECHANISM
(FR) PROCÉDÉ DE RECOMMANDATION D'OFFRE INTÉGRÉE DE VOYAGE BASÉ SUR UN MÉCANISME D'ATTENTION MULTI-VUES
(ZH) 一种基于多视图注意力机制的旅游包推荐方法
Abstract
(EN) Disclosed are a travel package recommendation method based on a multi-view attention mechanism. A unified representation of a travel package is learned by means of deep learning technology, and a preference representation of a user is learned according to long-term and short-term click stream data of an online travel user to generate a recommendation. The method includes travel package encoding and user preference encoding. In a travel package encoding module, important words and views are selected from attributes of the travel package by using attention networks at a word level and a view level, so as to learn a unified travel package representation; and in a user preference encoding module, the dynamic evolution of a user preference is learned by means of a recurrent neural network (RNN) with an attention mechanism at a travel package level. Further provided is a gate structure fusion method, which is used for integrating long-term and short-term preferences of a user in order to learn a representation of the user. By means of the travel package recommendation method based on a multi-view attention mechanism in the present invention, useful information in a negative sample can be effectively mined, and the computing costs of model training can be reduced.
(FR) Un procédé de recommandation d'offre intégrée de voyage basé sur un mécanisme d'attention multi-vues est divulgué. Une représentation unifiée d'une offre intégrée de voyage est apprise au moyen d'une technologie d'apprentissage profond, et une représentation de préférence d'un utilisateur est apprise en fonction de données de flux de clics à long terme et à court terme d'un utilisateur de voyage en ligne pour générer une recommandation. Le procédé comprend le codage d'offre intégrée de voyage et le codage de préférence d'utilisateur. Dans un module de codage d'offre intégrée de voyage, des mots et des vues importants sont sélectionnés parmi des attributs de l'offre intégrée de voyage en utilisant des réseaux d'attention au niveau des mots et au niveau des vues, de façon à apprendre une représentation d'offre intégrée de voyage unifiée ; et dans un module de codage de préférence d'utilisateur, l'évolution dynamique d'une préférence d'utilisateur est apprise au moyen d'un réseau neuronal récurrent (RNN) avec un mécanisme d'attention à un niveau d'offre intégrée de voyage. L'invention concerne en outre un procédé de fusion de structure de grille, qui est utilisé pour intégrer des préférences à long terme et à court terme d'un utilisateur afin d'apprendre une représentation de l'utilisateur. Au moyen du procédé de recommandation d'offre intégrée de voyage basé sur un mécanisme d'attention multi-vues dans la présente invention, des informations utiles dans un échantillon négatif peuvent faire l'objet d'une exploration efficace, et les coûts de calcul d'apprentissage de modèle peuvent être réduits.
(ZH) 本发明公开了一种基于多视图注意力机制的旅游包推荐方法,通过借助深度学习技术来学习旅游包的统一表征,并依据在线旅游用户的长短期点击流数据来学习用户的兴趣表征产生推荐,该方法包含即旅游包编码和用户兴趣编码,在旅游包编码模块中,通过使用单词层面和视图层面的注意力网络从旅游包的属性中选择重要的单词和视图来学习统一的旅游包表征,在用户兴趣编码模块中,通过带有旅游包层面的注意力机制的递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)来学习用户偏好的动态演化,本发明还提出了一种门结构融合方法用于集成用户的长期和短期偏好以学习用户的表征。本发明的基于多视图注意力机制的旅游包推荐方法能有效地挖掘出负样本中的有用信息,降低了模型训练的计算成本。
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