[发明专利]基于元路径网络表示学习的个性化推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202110372726.8 | 申请日： | 2021-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN113239264A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 徐金卯;谭磊;王益伟;巩道福;李震宇;刘粉林;陶荣华;王艺龙;卢昊宇;彭帅衡;淡州阳;李艳 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06F17/16;G06Q30/06;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于个性化推荐技术领域，特别涉及一种基于元路径网络表示学习的个性化推荐方法及系统，利用用户社交关系、用户对商品的评分关系及商品之间的种类关系构建异构信息网络；针对异构信息网络，通过预先设置的元路径提取用户特征向量矩阵和商品特征向量矩阵；将用户特征表示向量和商品特征表示向量作为评分预测模型输入，通过优化目标函数学习模型中的连接矩阵，以完成预测模型的训练学习；利用已训练的评分预测模型对未知的目标客户进行商品预测评分，依据商品预测评分进行个性化推荐。本发明可以在评分数据稀疏的情况下融合异构数据信息来改进矩阵分解性能，优化个性化推荐性能，具有较好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 路径 网络 表示 学习 个性化 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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