[发明专利]一种基于图神经网络的协同过滤模型设计方法在审
| 申请号： | 202111589057.6 | 申请日： | 2021-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN114266353A | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 石川;王贞仪 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06F16/9536;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 叶盛;高福勇 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的协同过滤模型设计方法，首先提出了一个统一的基于图神经网络的协同过滤模型设计框架，在这个框架之上，我们定义了一个设计空间，并通过大量的实验来评估它，获得了有趣的发现，为模型设计提供了见解。在这些见解的指导下，本发明对原设计空间进行了压缩，以获得一个紧凑的空间，其中包含更高浓度的高性能模型。实验表明，压缩后的设计空间具有较高的质量和较强的泛化能力。本发明首次尝试对基于图神经网络的协同过滤设计空间进行了剖析，这不仅加深了领域学者对模型不同设计维度的理解，也为推荐场景下的图神经网络方法设计提供了一种新的范式。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 协同 过滤 模型 设计 方法 | ||
【主权项】：
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