[发明专利]一种基于改进的图卷积神经网络的物品评分预测方法有效
| 申请号： | 202010738044.X | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111859166B | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 苏畅;陈敏;谢显中 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06Q50/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进的图卷积神经网络的物品评分预测方法，属于信息推荐技术领域。该方法包括：S1：获取用户对物品的历史评分、用户的个人信息，以及物品的属性信息；S2：构造用户‑物品，用户‑用户，物品‑物品关系图；S3：利用改进的图卷积神经网络提取多种关系图中节点的结构和内容特征；S4：选择神经网络模型融合节点的多种特征信息；S5：根据用户和物品的特征表示，预测用户对物品感兴趣的概率；S6：利用训练集和验证集训练模型；S7：利用训练好的模型预测用户对物品的评分。本发明通过改进的图卷积神经网络来有效提取用户与物品关系图的特征，实现预测用户对物品的评分，而且提升了预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 图卷 神经网络 物品 评分 预测 方法 | ||
【主权项】：
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