[发明专利]一种基于GCN推荐的样本密度聚合方法在审
| 申请号： | 202110358626.X | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN112925984A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 董立岩;王浩;马心陶;刘元宁;朱晓冬 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长春市恒誉专利代理事务所(普通合伙) 22212 | 代理人： | 鞠传龙 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GCN推荐的样本密度聚合方法，其方法为：步骤一、收集GCN模型的原始数据样本；步骤二、计算出邻接矩阵的度矩阵以及高阶度矩阵；步骤三、将步骤二得到的高阶度矩阵将它们聚合为一个最终形式的度矩阵；步骤四、使用已经固定下来的协调参数设置来完成对原始样本数据的预处理过程。本发明的有益效果：使得原始样本中每个对象所携带的信息量增多了。因此在GCN训练时，神经网络能够更完整和准确的得到每个对象的密度特征属性，从而减少了推荐系统的推荐错误率。该技术优化方法能够给依赖GCN的业务用户带来更好的直接应用体验。已经测试该方法的实际表现，以此证明该方法确实行之有效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gcn 推荐 样本 密度 聚合 方法 | ||
【主权项】：
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