[发明专利]一种基于图卷积网络的序列推荐方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202310751303.6 | 申请日： | 2023-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN116932893A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 苟建平;成友慧;朱会娟;陈潇君;王智;柯佳 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/2457;G06F16/2458;G06N3/0455;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/096;G06F18/22;G06F18/25 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 谢建 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积网络的序列推荐方法、系统、设备及介质，其目的在于解决因模型尚不能有效地访问高阶依赖性信息从而导致模型不能识别序列推荐中用户不同时间段内的短期偏好间关系、推荐效率低的问题。该将历史数据进行构图后输入搭建好的多网络协作学习模块中，并将得到的编码、解码特征进行结合后进行协作学习，将经过多网络协作学习模块得到的集成编码特征进行融合、优化，利用优化后的用户特征计算用户对项目的评分，并选择评分最高的项目最为推荐结果。该方法从特征融合的角度将用户早期短期偏好的信息融合到了近期短期偏好中，使其能够识别用户在不同时间段内的短期偏好间关系，弥补了浅层网络设置的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 网络 序列 推荐 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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