[发明专利]基于元路径增强的异质图神经网络的双向跨域推荐方法在审
| 申请号： | 202211464569.4 | 申请日： | 2022-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN116166875A | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 杨超;彭琳莉 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/901;G06N3/0442;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/045;G06N3/08;G06N5/02 |
| 代理公司： | 长沙新裕知识产权代理有限公司 43210 | 代理人： | 梁小林 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及推荐技术领域，特别是涉及一种基于元路径增强的异质图神经网络的双向跨域推荐方法MEH‑GNN。首先，设计了新的节点编码方式，以改善不同域内知识冲突的现象。根据跨域推荐中用户和项目自身数据特性的不同，对其分别使用不同的节点编码和聚合方法。同时，设计了一种由路径级注意力、语义级注意力和域级注意力组成的层次注意力，增强推荐项目表示的同时，选择双向迁移的权重比例。本发明在融合特征的同时考虑了域特有特征和域共有特征，最后，在跨域异质图中采样的域内和域间元路径为跨域推荐提供了基于路径的可解释性。实验结果表明，通过两域之间的双向知识迁移，本发明在推荐精度方面能超越现有最先进的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 路径 增强 异质图 神经网络 双向 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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