[发明专利]一种基于异质图神经网络的购物推荐方法及系统在审
| 申请号： | 202110383787.4 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113191838A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 吕蕾;王福运;李赓 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 闫伟姣 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异质图神经网络的购物推荐方法及系统，所述方法包括：获取多个用户针对商品的历史行为记录，并根据用户对商品的行为划分为多个数据集；对于每一种行为，分别根据相应数据集生成初始的用户、商品和用户对商品行为关系特征向量；采用图卷积神经网络训练得到最终的用户、商品和用户对商品行为关系特征向量；将最终的用户和商品特征向量进行拼接，得到用户‑商品特征向量；根据用户‑商品特征向量和用户对商品行为关系特征向量，得到用户对于各商品的评分预测。本发明通过将不同用户、商品和用户对商品行为关系构成一张异质图，基于图卷积神经网络进行用户与商品之间关系的链路预测，能够引入更丰富的信息，推荐精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 异质图 神经网络 购物 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
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