[发明专利]一种基于图模型的深度学习推荐系统及其方法有效
| 申请号： | 202010850352.1 | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN112100486B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李青山;褚华;歹杰;周洋涛 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 刘长春 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图模型的深度学习推荐系统及其方法，系统包括：用户行为数据融合模块，用于将用户与项目的若干非评分交互数据依次进行向量转换、数据融合、信息转换得到“用户‑项目”等价评分；二部图信息传播模块，用于根据“用户‑项目”等价评分进行第一次二部图模型建模，并依次进行数据转换、信息传播、信息提取得到新的“用户‑项目”等价评分作为推荐种子集；图卷积深度推荐模块，用于根据推荐种子集进行第二次二部图模型建模，并依次进行图卷积编码、转换融合、解码得到推荐结果。本发明系统，通过对用户行为数据进行融合，并经过二部图扩散得到推荐种子集，最终基于推荐种子集的二部图模型的深度学习为用户提供更加准确的推荐功能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 深度 学习 推荐 系统 及其 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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