[发明专利]基于图注意力的深度推荐方法有效
| 申请号： | 202110503239.0 | 申请日： | 2021-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN113344177B | 公开（公告）日： | 2022-10-14 |
| 发明（设计）人： | 杨波;曾彦程 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 邹裕蓉 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于图注意力的深度推荐方法，针对现有的消息传播机制进行以推荐领域为导向的改进。设计了一种专门针对于推荐场景下的消息传播机制——基于图注意力的信息传递算法，该算法对当前用户和物品通过注意力机制计算出注意力分数，并通过加权求和的方式对当前节点的嵌入向量进行更新，从而学习出能够表达用户兴趣和物品属性的嵌入向量。再基于信息传递算法提出了基于图注意力的深度推荐方法，该方法根据用户‑物品交互行为图对GAMP算法进行级联排列，学习了用户和物品的高阶嵌入向量，从而取得了更好的推荐效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 深度 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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