[发明专利]一种基于图神经网络的双端推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202211051437.9 | 申请日： | 2022-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN115391558A | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 武星;李逸松 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06F16/9535;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 翁若莹;柏子雵 |
| 地址： | 200436*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于图神经网络的双端推荐系统及方法，包括物品嵌入层、用户嵌入层、结果输出层；知识图谱构建好之后，将其输入到图卷积网络层进行节点及其领域信息的表示，这一层递归地传播来自节点的邻居的嵌入以更新某个节点的领域信息。之后，物品嵌入层将图卷积网络层输出的领域信息输入到多头自注意力网络层。而用户嵌入层类似于物品嵌入层，将用户的邻域信息和自身信息进行聚合作为用户的最终表示；对于每一个用户，预测他/她会浏览某个商品的概率，就是结果预测层的内容。本发明提供的基于图神经网络的双端推荐系统及方法，在真实数据中验证了网络的合理性和有效性，整体实验效果良好，推荐符合一般认知。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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