[发明专利]基于双线性感知图神经网络模型的视听推荐系统、方法有效
| 申请号： | 202210120345.5 | 申请日： | 2022-02-09 |
| 公开（公告）号： | CN114153997B | 公开（公告）日： | 2022-05-10 |
| 发明（设计）人： | 李传珍;穆雨彤;蔡娟娟;刘昱辰;张洋;王晖 | 申请（专利权）人： | 中国传媒大学 |
| 主分类号： | G06F16/435 | 分类号： | G06F16/435;G06F16/48;G06F16/36;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人： | 王迎;袁文婷 |
| 地址： | 100024 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于双线性感知图神经网络模型的视听推荐系统、方法，通过相似度函数计算获取的节目向量与预获取的用户嵌入向量的相似度；而后使用预测激活函数（sigmoid激活函数）将相似度的范围限制在预设区间内，以将预设区间内的值作为用户视听选择的可能性评估分值，构建为基于知识图谱的个性化视听推荐模型——融合文本信息的双线性知识感知图神经网络模型系统；该系统通过在图神经网络的基础上增加双线性采集器来捕捉知识图谱中邻居节点的二阶特征交互信息，获取节目知识向量，并且通过节目文本表示模块获取节目文本向量，进而基于节目知识向量与节目文本向量获取推荐数据，如此，提高视听推荐的精度，提升视听推荐运营效果，提高用户黏性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 双线 性感 神经网络 模型 视听 推荐 系统 方法 | ||
【主权项】：
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