[发明专利]基于图卷积协同过滤的推荐预测系统以及推荐预测方法有效
| 申请号： | 202010974559.X | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112115378B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 李平;李飞 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 赵琴娜 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于图卷积协同过滤的推荐预测系统以及推荐预测方法，系统包括输入层、图卷积模型层和特征交互层，图卷积模型层构建有图卷积模型，图卷积模型以用户输入向量集合和项目输入向量集合作为输入数据，输出经过L层传播后的用户多重嵌入向量组和项目多重嵌入向量组；特征交互层使用外积对用户多重嵌入向量组和项目多重嵌入向量组进行交叉建模，构建交互体，通过CNN网络模型对交互体进行学习，最终得到用户节点对项目节点的预测结果。本发明使用外积对用户多重嵌入向量组和项目多重嵌入向量组进行交叉建模，构建交互体，利用CNN网络提取交互体的多维度关系和深层次交互关联，从理论上提升预测结果的有效性，从而提升推荐精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 协同 过滤 推荐 预测 系统 以及 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于长沙理工大学，未经长沙理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010974559.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
