[发明专利]一种基于混合图结构化建模的推荐方法与系统有效
| 申请号： | 202010717050.7 | 申请日： | 2020-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN111881350B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 高跃;吉书仪 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/901;G06F30/27;G06F16/215;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理有限公司 11457 | 代理人： | 黄云铎;孙红颖 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于混合图结构化建模的推荐方法，其特征在于：包括：步骤1、对用户的历史数据进行预处理；步骤2、采用超图建模用户与物品间的关联；步骤3、采用图建模用户与用户之间的社交网络关联；步骤4、通过超图神经网络显式建模用户和物品之间的高阶协同信号，进一步挖掘高阶关联并细化用户和物品表示；步骤5、通过图神经网络进行用户的社交关联聚合；步骤6、生成最后的用户节点表示和物品超边表示，计算用户和物品的链路预测得分并给出最终的推荐预测结果等；本发明提出的方法及系统能够有效地挖掘用户与物品之间的高阶关联，高效地利用用户的社交网络结构信息辅助推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 结构 建模 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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