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申请/专利权人：中国科学院软件研究所

摘要：本发明公开了一种基于博主增强的短视频推荐方法及装置。所述方法包括：获取用户的历史交互短视频记录和博主的历史发布短视频记录，构造异质图；利用异质图中的用户和短视频二分图通过图神经网络计算得到短视频视图的用户、博主和短视频的向量表示；利用异质图中的用户‑博主二分图通过图神经网络计算得到博主视图的用户、博主和短视频的向量表示；采用跨视图对比学习，保持同一用户、博主或短视频节点再两个视图下的向量表示之间的一致性；基于短视频视图和博主视图的用户、博主和短视频向量表示，获取用户的短视频推荐结果。本发明可以实现低开销、精确的短视频推荐。

主权项：1.一种基于博主增强的短视频推荐方法，其步骤包括：获取用户的历史交互短视频记录和博主的历史发布短视频记录，构造一异质图，所述异质图包含用户-短视频二分图和用户-博主二分图；将所述用户-短视频二分图输入图神经网络计算得到每个用户节点、博主节点和短视频节点的向量表示；将所述用户-博主二分图输入图神经网络计算得到每个用户节点、博主节点和短视频节点的向量表示；采用跨视图对比学习，保持同一用户节点、博主节点和短视频节点在所述用户-短视频二分图上的向量表示和所述用户-博主二分图上的向量表示之间的一致性；基于所述用户-短视频二分图上每个用户节点、博主节点和短视频节点的向量表示以及所述用户-博主二分图上每个用户节点、博主节点和短视频节点的向量表示，获取所述用户的短视频推荐结果；其中得到所述用户-短视频二分图和用户-短视频二分图上每个用户节点、博主节点和短视频节点的向量表示的方法为：31为用户-短视频的历史交互矩阵和博主的历史发布短视频记录中的每个用户、博主和短视频分别随机初始化向量eu，1，ep，1，ev，1；将用户-短视频二分图通过图神经网络传播得到用户u对应的用户节点在短视频视图下的向量表示eu，1，短视频v对应的短视频节点在短视频视图下的向量表示ev，1；同时使用随机游走建立“用户-博主-用户”元路径和“用户-博主-短视频”元路径，以捕捉博主对用户和短视频的影响，让元路径终点的节点参与短视频视图的嵌入传播；然后基于博主发布短视频的交互记录得到博主-短视频发布矩阵，将博主-短视频发布矩阵和ev，1进行聚合得到博主p对应的博主节点在短视频视图下的向量表示ep，1；32为用户-短视频的历史交互矩阵和博主的历史发布短视频记录中的每个用户、博主和短视频分别随机初始化向量eu，2，ep，2，ev，2；将用户-博主二分图通过图神经网络传播得到用户u对应的用户节点在博主视图下的向量表示eu，2，博主p对应的博主节点在博主视图下的向量表示ep，2；同时使用随机游走建立“用户-短视频-用户”元路径，以捕捉短视频对用户和博主的影响，让元路径终点的节点参与博主视图的嵌入传播；然后基于用户的历史交互短视频记录得到用户-短视频发布矩阵，将用户-短视频发布矩阵和eu，2进行聚合得到短视频v对应的短视频节点在博主视图下向量表示ev，2。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院软件研究所 一种基于博主增强的短视频推荐方法及装置