[发明专利]一种基于异构图神经网络的推荐方法有效
| 申请号： | 202110296182.1 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN112990972B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 许勇;邵逸臻 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F16/9536;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 杨望仙 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于推荐系统技术领域，涉及一种基于异构图神经网络的推荐方法，包括：收集带有用户间社交关系、用户‑商品交互历史数据及商品类别信息的数据集，并过滤无效数据以及进行负采样；随机选取用户集合及相关商品集合，并进行多阶图采样与建图；结点特征提取：将构建的图输入到异构图神经网络中进行处理，得到结点的融合结点嵌入向量；对于不需要经过重校准步骤的商品结点而言，商品结点的融合结点嵌入向量即为商品融合嵌入向量；重校准：对用户融合结点嵌入向量进行重校准，得到用户最终表示嵌入向量；使用用户最终表示嵌入向量和商品融合嵌入向量进行偏好预测，并得到推荐顺序。本发明解决了数据稀疏和数据缺失的问题，具有推荐精准等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 构图 神经网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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