[发明专利]一种基于知识图谱和图神经网络的跨域推荐方法在审
| 申请号： | 202310660348.2 | 申请日： | 2023-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN116610874A | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 赵中楠;周舟;刘文靖 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/084;G06F16/36 |
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| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于知识图谱和图神经网络的跨域推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：规范化初始参数；S2：为用户和项目分配域内嵌入；S3：计算用户和项目的域间初始嵌入；S4：基于跨域图计算图上传播的信息嵌入；S5：基于跨域图计算图上聚合的信息嵌入；S6：计算用户和项目的最终域间嵌入；S7：计算用户和项目间匹配值并进行推荐。本发明能够融合多域信息进行跨域图建模，并从图的语义信息和结构信息层面进行特征学习，通过学习用户和项目的域内嵌入与域间嵌入并进行匹配值计算，最后使用贝叶斯成对排序来对用户进行项目推荐。本发明可应用于多种跨域推荐场景，例如电商推荐等。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 知识 图谱 神经网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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