[发明专利]一种基于增强图学习的协同过滤推荐方法有效
| 申请号： | 202110312224.6 | 申请日： | 2021-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN112905894B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 吴乐;杨永晖;张琨;汪萌;洪日昌 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q50/00;G06F17/16 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于增强图学习的协同过滤推荐方法，包括：1.构造用户对产品的二部图，包括：用户节点集、产品节点集、邻接矩阵；2.通过独热编码得到嵌入矩阵作为节点特征；3.根据当前节点特征计算相似矩阵，并做稀疏化；4.稀疏化的相似矩阵作为残差项和邻接矩阵相加，得到增强后的邻接矩阵；5.根据增强后的邻接矩阵构造图卷积层进行特征传播，得到节点表征；6.根据节点表征到预测层得到评分矩阵，从而实现产品推荐。本发明能够基于节点之间的相似度自适应的学习图结构信息，增强图鲁棒性和完整性，从而学习更精准的节点表征，进而提高推荐性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 学习 协同 过滤 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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