[发明专利]一种基于多方面增强的图神经网络推荐方法有效
| 申请号： | 202110646392.9 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113378047B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 李晶;张晨燕;何发智;刘东华;王明锋;常军 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多方面增强的图神经网络推荐方法。本发明定义了一个方面增强的图神经网络框架，该框架主要包括三个模块：特征学习模块、方面感知图模块和基于路由的融合模块。特征学习模块分别利用BERT和嵌入层学习方面情感特征和交互特征。方面感知图模块，通过并行地构建多个方面感知图来捕捉细粒度的用户偏好和项目属性。基于路由的融合模块，通过学习用户偏好在不同方面的分布实现方面偏好的动态融合。本发明借助多个方面感知图学习细粒度的用户偏好，并借助路由机制动态融合多方面的偏好特征得到统一的偏好表示，从而提高推荐的性能和可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多方面 增强 神经网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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