基于知识图谱注意力网络的购买商品多样性差异化分析方法

《IEEE Engineering Management Review》：A Customer Preference Analysis Model Considering the Diversity of Purchase Items Based on Knowledge Graph Attention Network

　　摘要：近年来，分析电子商务平台的购买历史数据已成为了解客户偏好和购买趋势的重要方法。在研究的各个方面中，"购买商品的多样性"作为一个核心概念，日益受到关注。传统方法通常使用熵或赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）等标量指标来量化这种多样性。虽然这些方法能够提供总体概览，但它们无法考虑每种购买商品对整体多样性的影响程度差异。因此，购买模式根本不同的客户可能会被赋予相似的多样性得分，导致客户分析中产生不准确的解读。为了解决这一问题，本研究提出了一种新颖的方法，用于捕捉每种购买商品对多样性的差异化影响。具体而言，该方法利用知识图谱注意力网络（KGAT），这是一种为每个三元组（用户、关系、商品）分配基于注意力的权重的推荐模型。通过考察每位客户的这些注意力权重的分布，该方法构建了一种更具表达力的特征，能够在更细的粒度上反映购买商品的多样性。该方法被应用于一个包含在线音乐服务收听历史的真实数据集。结果表明，所提出的方法能够更准确地表示客户多样性，并提供传统标量指标无法捕捉的见解。这使得更精确的客户细分成为可能，并为基于细致行为模式的个性化营销策略和产品推荐开辟了新的可能性。