[发明专利]一种融合异质信息网络的可解释推荐方法有效
| 申请号： | 202011276253.3 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112380434B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 王英;贾天浩;王鑫;左万利;杨伟英;左祥麟 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人： | 李荣武 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种融合异质信息网络的可解释推荐系统方法，特别涉及一种基于元路径和深度神经网络方法的的离线推荐系统方法。该方法应用元路径在异质信息网络上提取辅助信息生成的相似度矩阵作为补充信息。应用矩阵分解方法对相似度矩阵进行矩阵分解，得到对应元路径的多组用户和商品的特征表示。利用注意力神经网络来区分组合基于不同类型元路径获得的表示，最后利用深度神经网络来组合表示向量得到预测评分，同时选择重要的元路径生成解释。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 信息网络 可解释 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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