[发明专利]一种基于图卷积网络的知识协同推荐算法的优化方法在审
| 申请号： | 202310864842.0 | 申请日： | 2023-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN116955810A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 王笛;孙苑翔;安玲玲;万波 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学广州研究院;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广东省中源正拓专利代理事务所(普通合伙) 44748 | 代理人： | 姜娜 |
| 地址： | 510000 广东省广州市黄*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于图卷积网络的知识协同推荐算法的优化方法，属于计算机技术领域。包括步骤：S1、构建知识协同的交互图：通过TransH方法将用户、项目特征嵌入到交互图中；S2、构建带权的传播聚合层：引入注意力网络对各卷积层输出的用户/项目节点特征进行加权求和；S3、模型预测：将加权后的节点特征表示输入到全连接预测层进行相似度计算生成最终的推荐序列。本发明通过构建协同知识图谱，完善节点的语义信息；同时通过知识图谱中节点之间的连接关系捕捉节点之间的潜在信息和关联信息；并结合图卷积网络，进行远距离信息传播聚合，再搭配注意力机制，根据特征表达能力的不同，差异化分配贡献度，帮助模型达到更理想的推荐效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 图卷 网络 知识 协同 推荐 算法 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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