[发明专利]一种融入标签信息的图神经网络推荐方法在审

专利信息
申请号: 202110725548.2 申请日: 2021-06-29
公开(公告)号: CN113496259A 公开(公告)日: 2021-10-12
发明(设计)人: 吴国栋;刘玉良;涂立静;杨宇;汪菁瑶;范维成;毕海娇 申请(专利权)人: 安徽农业大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 代理人: 余成俊
地址: 230036 安徽*** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明公开了一种融入标签信息的图神经网络推荐方法,包括以下步骤:步骤1、构建用户‑物品交互图以及物品‑物品关联图;步骤2、学习用户‑物品交互图中节点的特征表示;步骤3、学习所述物品‑物品关联图中节点的特征表示;步骤4、利用用户‑物品交互图中节点的特征表示、物品‑物品关联图中节点的特征表示构建多层感知机预测用户对物品的交互偏好值;步骤5、基交互偏好值向用户推荐物品。相较于使用单一交互数据的传统推荐方法,本发明能进行更合理更精确的推荐,并在一定程度上缓解物品冷启动问题。
搜索关键词: 一种 融入 标签 信息 神经网络 推荐 方法
【主权项】:
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