[发明专利]一种基于域感知图卷积神经网络的跨域序列推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202110997418.4 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113742583A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 郭磊;唐丽;王新华 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于域感知图卷积神经网络的跨域序列推荐方法，包括：构建跨域序列(CDS)图，具体为：将共享账户的混合序列转换为CDS图；节点的表示学习，包括用户的表示学习和用户特定的项目表示学习；将序列嵌入和用户嵌入拼接进行特征结合并得到预测层。本公开利用域感知图卷积网络中的消息传递策略来聚合相连节点传递的信息，通过从连接的相邻节点传递信息来学习用户和项目的节点嵌入，并提出两种注意力机制，在消息传递过程中鉴别性地选择相关的信息。因此能够建模多方面的交互，并通过考虑结构信息来传递细粒度的域知识。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 感知 图卷 神经网络 序列 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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