[发明专利]一种基于分簇多实体图神经网络的推荐方法在审
| 申请号： | 202010970470.6 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112085171A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 印鉴;金子力;刘威 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510260 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于分簇多实体图神经网络的推荐方法，本发明利用分簇算法，图神经网络可以拓展到百万级节点上的计算，而且训练时间复杂度只是线性增长，而非指数级增长；能够应用在三个实体，甚至更多实体下的推荐场景(比如用户‑歌单‑歌曲)；能够为节点在两个方向上的信息传递都配置不同的权重参数，并且不同类型的节点之间使用的信息传递参数都不同。多样的信息传递权重配置能够提升网络的泛化能力，提升预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分簇多 实体 神经网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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