[发明专利]一种基于异构图神经网络的社交推荐方法有效
| 申请号： | 202110942348.2 | 申请日： | 2021-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN113609398B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 王书海;彭浩;刘欣;潘晓;韩立华;王辉 | 申请（专利权）人： | 石家庄铁道大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q10/0639;G06Q10/10;G06Q50/00;G06N3/042;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都帝鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 51265 | 代理人： | 李华 |
| 地址： | 050000 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于异构图神经网络的社交推荐方法，根据客户端上的本地数据构造局部异构图；客户端向服务器请求模型参数，使用图注意力网络模型对局部异构图进行嵌入学习，以处理本地图的异构性和客户端的个性化信息；一个用户和一个客户端相关联，在客户端加入伪项目标签后，使用损失函数计算客户端的梯度，之后通过一个本地差分隐私模型后上传到服务器；服务器收集多个客户端的梯度，进一步更新模型参数训练社交推荐模型；通过社交推荐模型输出的本地客户端嵌入进行社交推荐。本发明分散了数据存储，还全面融合了客户端的本地用户隐私数据，并使用服务器协同训练社交推荐，可以有效实现社交推荐并且保护了数据的隐私性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 构图 神经网络 社交 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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