[发明专利]基于图卷积网络模型的面向群组对象的推荐方法有效
| 申请号： | 201911294356.X | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111160954B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 李泽超;江波 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06F16/901;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积网络模型的面向群组对象的推荐方法，该方法包括：首先对已有的群组与商品，用户与商品的历史交互数据以及群组与用户的关系进行建模，分别获得三个群组‑商品交互、用户‑商品交互、群组‑用户关系二部图。之后利用图卷积网络模型提取三个图用户、群组、商品的特征信息，再将提取的特征表示融合得到完整的用户、群组、商品的特征表示，最后利用特征表示预测群组与待推荐商品交互的可能性大小，按可能性大小对商品进行排列，将前K个商品推荐给群组。本发明将图卷积网络模型应用于群组推荐领域，在提高群组推荐效果的同时，也提升了个体用户的推荐效果，从而实现总体上更优质的推荐服务体验。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 网络 模型 面向 对象 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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