[发明专利]基于异构图神经网络的文献推荐方法及推荐系统在审
| 申请号： | 202011278839.3 | 申请日： | 2020-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN112380435A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 孙圣力;赵玉媛;李青山;司华友 | 申请（专利权）人： | 北京大学;南京博雅区块链研究院有限公司;北京国信云服科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 无锡永乐唯勤专利代理事务所(普通合伙) 32369 | 代理人： | 孙际德 |
| 地址： | 100000*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出的一种基于异构图神经网络的文献推荐方法，包括以下步骤：获取用户特征数据以及文献特征数据；从文献特征数据中提取文献属性数据以及文献引文数据，根据文献属性数据以及文献引文数据通过图卷积神经网络获取文献引文特征数据；根据预设元路径提取结构数据，根据结构数据构建异构信息网络，并通过自注意力机制学习网络获取结构特征数据；将源数据进行规范化处理获得样本集，将样本集划分为训练集以及测试集，将训练集以及测试集输入至推荐模型中对推荐模型进行训练并获取推荐结果。通过图卷积神经网络和图注意力网络挖掘用户的结构特征数据及文献的结构特征数据，对用户进行多元化的兴趣表示，实现对用户进行个性化的推荐的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 构图 神经网络 文献 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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