[发明专利]基于图神经网络的推荐方法、系统、电子设备及存储介质有效
| 申请号： | 202010591548.3 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111723292B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 宣云儿;郭宝坤;吉聪睿 | 申请（专利权）人： | 携程计算机技术（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/0601;G06N3/042;G06N3/0475 |
| 代理公司： | 上海弼兴律师事务所 31283 | 代理人： | 薛琦;张冉 |
| 地址： | 200335 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于图神经网络的推荐方法，包括：获取第一样本数据集；将每个用户和项目分别作为节点；将每个节点对应的各邻近节点的TF‑IDF值与预先生成的随机噪声相加，得到每个节点与对应的各邻近节点之间的权重；根据权重，获取每个节点对应的目标邻近节点；根据每个节点对应的目标邻近节点，生成网络图；利用第一样本数据集、网络图以及每个节点与对应的各邻近节点之间的权重，训练得到目标神经网络模型；根据目标神经网络模型，获取每个节点的嵌入向量；根据每个节点的嵌入向量，获取不同节点之间的相似度，并进行项目推荐。本发明可以在保证推荐准确度的前提下，避免采用随机游走算法生成图结构，从而减小生成图结构的计算开销。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 推荐 方法 系统 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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