[发明专利]一种基于GCN和AIN的上下文感知推荐方法有效
| 申请号： | 202011598126.5 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112650945B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 高茜;马鹏程 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 冯春连 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于GCN和AIN的上下文感知推荐方法，涉及数据处理技术领域，其实现包括：首先获取用户的行为数据，通过引入嵌入向量建立上下文与用户的参数矩阵、上下文与项目的参数矩阵，随后利用图神经网络GCN分别捕获协同信号，并构造上下文到用户的交互传播消息、上下文到项目的交互传播消息，再随后，利用聚合函数和AIN聚合上下文到用户的交互传播消息，T次聚合后构成用户的最终嵌入，利用聚合函数聚合上下文到项目的交互传播消息，T次聚合后构成项目的最终嵌入；在用户的最终嵌入和项目的最终嵌入之间使用内积交互函数，输出用户对某个项目的预测概率。本发明能够向用户推荐更符合其需求的项目，具有较高的预测准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gcn ain 上下文 感知 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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