[发明专利]基于图卷积神经网络的推荐方法、系统及存储介质在审
| 申请号： | 202111309032.6 | 申请日： | 2021-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN114021018A | 公开（公告）日： | 2022-02-08 |
| 发明（设计）人： | 樊昕晔;王鹏;贾雪丽;王义文;李钰;田江;向小佳;丁永建;李璠 | 申请（专利权）人： | 光大科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人： | 张丹红 |
| 地址： | 100040 北京市石景*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于图卷积神经网络的推荐方法、系统及存储介质，该方法包括：在多个子节点分别基于图卷积神经网络进行模型训练，得到各子节点对应的梯度；将各子节点对应的所述梯度汇聚到中心节点进行聚合，得到各子节点对应的聚合后的梯度；所述中心节点将各子节点对应的聚合后的梯度分发到各子节点，各子节点根据聚合后的梯度更新模型参数，以得到训练后的模型；基于训练后的模型确定推荐对象，并推送所述推荐对象。通过本发明，解决了因各机构之间无法直接共享数据导致基于图卷积神经网络进行个性化推荐的准确性下降的问题，图卷积神经网络能够兼顾各子节点模型的特点，提高了个性化推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 神经网络 推荐 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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