[发明专利]一种基于图神经网络的物品推荐方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 202210219700.4 | 申请日： | 2022-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN114722269A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 唐杰;张丹;朱一凡 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9538;G06N3/04;G06N3/08;G06Q30/06;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 杜月 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提出的一种基于图神经网络的物品推荐方法、装置及存储介质中，获取用户信息、物品信息以及用户‑物品的交互信息，利用用户信息、物品信息以及用户‑物品的交互信息，构建用户与物品之间的有向网络图，构建基于图神经网络的ApeGNN模型，利用有向网络图对ApeGNN模型进行训练，得到目标ApeGNN模型。获取每个用户待推荐的物品信息，利用目标ApeGNN模型得到待推荐物品的预测分数，根据预测分数确定排序结果，并根据排序结果输出每个用户对应的推荐物品信息。其中，本申请考虑了用户和物品在每一层中的语义差异性，从而提高了物品推荐的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 物品 推荐 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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