[发明专利]一种基于FastGCN推荐的样本特征聚合方法在审
| 申请号： | 202110358604.3 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN112948452A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 董立岩;王浩;马心陶;刘元宁;朱晓冬 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F16/2457 | 分类号： | G06F16/2457;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人： | 鞠传龙 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FastGCN推荐的样本特征聚合方法，其方法为：步骤一、首先确定当前网络中的所有结点对象；步骤二、获得特征矩阵的高阶度矩阵；步骤三、将得到的高阶度矩阵聚合为一个最终形式的度矩阵；步骤四、使用处理后的特征样本进行FastGCN网络推荐，并获得质量更高的推荐内容，提升公司的数据服务业务的高效率运作。本发明的有益效果：使用了一种局部特征融合的技术手段完成了对FastGCN模型样本属性特征的融合。经过融合后的样本对象将会有更丰富的属性特征，神经网络对这些对象进行特征映射时将会更容易地区分出它们所属的类别，从而实现提高模型的推荐精度。增加应用体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fastgcn 推荐 样本 特征 聚合 方法 | ||
【主权项】：
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