[发明专利]一种基于图神经网络的兴趣点推荐方法在审
| 申请号： | 202010965903.9 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112084427A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 孟祥福;齐雪月;张霄雁;殷臣;李盼;杨昕悦;杨玉 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9537;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人： | 韩登营;韩惠琴 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的兴趣点推荐方法，步骤为：构建用户‑兴趣点交互图和用户社交图，图神经网络学习图结构信息并在用户的嵌入向量中整合了协作信息和社交信息；采用k‑means算法对兴趣点按地理位置进行聚类，将聚类结果嵌入到向量中，连接通过在用户‑兴趣点交互图中得到的嵌入向量，输入到一个神经网络中得到兴趣点嵌入向量；构建一个神经网络模型，模拟机器学习中的矩阵分解方法，将用户和兴趣点的嵌入向量输入到神经网络模型中根据用户的历史评分进行评分预测。本发明在用户的向量表示中嵌入协作信息和社交网络中的信息，在兴趣点的向量表示中嵌入协作信息以及兴趣点的位置信息，将用户和兴趣点的向量表示输入到神经网络中进行推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 兴趣 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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