[发明专利]一种基于图卷积网络与注意力机制的推荐方法在审
| 申请号： | 202210187498.1 | 申请日： | 2022-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN114579852A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 黄志清;曹祯;谢飞飞 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 孙民兴 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积网络与注意力机制的推荐方法，包括根据用户与物品交互数据，构造用户‑物品高阶连接性交互图；根据高阶连接性交互图的高阶连接信息进行建模，并生成推荐模型；将用户与物品交互数据对推荐模型进行训练；训练完成后，推荐模型通过内积内积得到用户‑物品之间的关联分数，最终根据关联分数判断是否将物品推荐给用户。本发明考虑在用户‑物品交互二部图中学习嵌入表示，在模型嵌入层便考虑了用户与物品之间的交互信息，通过嵌入传播在用户物品交互图上建模高阶连通性，使得模型可以学习到高维特征信息，以此获得更有效的嵌入，提高了推荐的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 网络 注意力 机制 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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