[发明专利]基于多层异质属性网络表征学习的个性化商品推荐方法及系统有效
| 申请号： | 202011063645.1 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112131480B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 于彦伟;刘志骏;董军宇 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛海昊知识产权事务所有限公司 37201 | 代理人： | 邱岳 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 基于多层异质属性网络表征学习的个性化商品推荐方法及系统，包括将用户与商品间交互行为看作一种边，构建多层异质属性网络，并解耦成多个简单的二分网络；对所有二分网络的邻接矩阵执行加权累加获得新组合的邻接矩阵，并执行谱图转换；融合谱转换后的邻接矩阵和节点属性特征矩阵，最后利用随机投影方法获得所有节点的表征向量；从历史数据中得到验证集以进行调参，获得每个节点的表征向量；利用余弦相似性度量用户对商品的偏好从而进行个性化推荐。本发明同时考虑了用户与商品间的多种交互行为；无需人为干预即可捕捉多种行为间的交互关系；有效融合了用户和商品的属性信息；利用随机投影进行网络表征学习，极大地提升了方法效率和提升推荐性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层 属性 网络 表征 学习 个性化 商品 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国海洋大学，未经中国海洋大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202011063645.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
