[发明专利]一种基于接受度增强的图神经网络的动态推荐方法在审
| 申请号： | 202111471759.4 | 申请日： | 2021-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN114387007A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 程明杰;徐小龙;邬晶;李少远;周松 | 申请（专利权）人： | 天翼电子商务有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F16/9536;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 102200 北京市昌平*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于接受度增强的图神经网络的动态推荐方法，包括以下步骤：构建物品动态图；构建原始物品动态图；获取物品的表示向量；获取用户的表示向量和模型预测与优化。本发明将用户与物品的交互以物品动态图的形式进行动态建模，建立的有向图可以表明用户选择的物品的动态转移关系，通过挖掘该物品动态图，分析出用户的兴趣转移走向，有效解决用户的兴趣随时间流逝发生漂移的问题；该方法将与用户交互的物品分为长期序列与短期序列，并分别从二者挖掘到了用户的固有兴趣与短期兴趣，同时兼顾二者，使得推荐的物品既符合用户需要，又满足用户当下需求；该方法通过群体智慧来提升推荐效果，提升了推荐的准确性与多样性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 接受 增强 神经网络 动态 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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