[发明专利]一种基于GCN和集成学习的推荐算法在审
| 申请号： | 202011635471.1 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112734006A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 张忠良;夏鹏飞;陈愉予;陈琼;雒兴刚;蔡灵莎 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于推荐系统技术领域，具体涉及一种基于GCN和集成学习的推荐算法，包括以下步骤：S1、数据获取：通过程序获取图信号数据；S2、模型训练：通过将图信号数据转换为图的拉普拉斯矩阵，以训练GCN模型；S3、模型预测：通过设置的Dropout率，将训练的GCN模型表示为多个基模型，并将所有基模型预测的Softmax值作为最终预测值；本发明有效提高推荐算法的准确率，通过大量的图信号数据，利用GCN能够在图信号数据上获取特征的能力，结合集成学习的技术，最大限度的提高模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gcn 集成 学习 推荐 算法 | ||
【主权项】：
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