专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于图对比学习的推荐模型训练方法和装置-CN202210530432.8在审
  • 沈利东;沈利辉;赵朋朋;方亚星;沈逸旸 - 江苏亿友慧云软件股份有限公司
  • 2022-05-16 - 2023-01-31 - G06F16/9536
  • 本发明实施例公开了基于图对比学习的推荐模型训练方法和装置。方法包括:获取包含多个用户和多个对象的初始图;所述初始图用于表示所述多个用户与所述多个对象的交互关系;对所述初始图进行数据增强,生成两组子图;将所述初始图和每组子图输入至推荐模型中进行处理,得到所述初始图和每组子图中每个用户和每个对象的向量表示;根据所述初始图中所述多个用户和所述多个对象的向量表示,确定损失信息;基于预设的对比学习损失函数,根据所述两组子图中全部用户和全部对象的向量表示,确定对比学习损失信息;根据所述损失信息和所述对比学习损失信息,训练所述推荐模型。基于该方法和装置,其可以提高推荐模型向目标用户进行对象推荐的准确性。
  • 基于对比学习推荐模型训练方法装置
  • [发明专利]基于四元数图卷积神经网络的推荐方法和装置-CN202210530429.6在审
  • 沈利东;沈利辉;赵朋朋;方亚星;沈逸旸 - 江苏亿友慧云软件股份有限公司
  • 2022-05-16 - 2022-12-30 - G06F16/9536
  • 本发明实施例公开了基于四元数图卷积神经网络的推荐方法和装置。方法,包括:获取多个用户的历史交互数据;根据多个用户的历史交互数据,构建交互矩阵,其中,交互矩阵用于表示多个用户与多个对象的交互关系;确定每个用户和每个对象的初始四元数向量表示;将交互矩阵、多个用户以及多个对象的初始四元数向量表示输入至图卷积神经网络在四元数空间进行处理,得到每个用户和每个对象的向量表示;根据每个用户和每个对象的向量表示,确定每个用户对每个对象的偏好程度;根据选自于多个用户中的目标用户对多个对象的偏好程度,从多个对象中选取至少一个目标对象向目标用户进行推荐。基于该方法和装置,其可以提高对于目标用户进行对象推荐的准确性。
  • 基于四元数图卷神经网络推荐方法装置
  • [发明专利]基于边增强型全局解耦图神经网络的序列推荐方法-CN202111603830.X在审
  • 沈利东;沈利辉;赵朋朋;李蕴祎 - 江苏亿友慧云软件股份有限公司
  • 2021-12-24 - 2022-03-15 - G06Q30/06
  • 本发明公开了一种基于边增强型全局解耦图神经网络的序列推荐方法,包括:输入层:以训练数据中所有的项目为节点,以用户与项目之间的交互顺序为边,构建全局链接图,输入至图神经网络;解耦学习层:聚合来自项目所有邻居项目的预设数量个因素的影响概率和来自目标用户的项目按交互时间顺序的前多个项目的预设数量个因素的影响概率;预测层:累加全局层面和局部层面的解耦项目表示,与候选项目的初始嵌入表示相乘,得到目标用户在项目vi后作为下一个交互项目出现的概率;迭代训练完成图神经网络;训练完成的图神经网络的预测输出的概率最大的项目即为向目标用户推荐的项目。本发明具有感知用户意图的转移,向用户更精准的推荐产品的有益效果。
  • 基于增强全局解耦图神经网络序列推荐方法

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