[发明专利]基于多通道超图神经网络的捆绑推荐方法有效
| 申请号： | 202110512230.6 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113177159B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 高跃;林浩杰 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王萌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提出了一种基于多通道超图神经网络的捆绑推荐方法，涉及推荐系统技术领域，其中，该方法包括：获取用户‑物品‑捆绑包交互图构建用户超图、物品超图、捆绑包超图，获取节点特征初始化得到用户特征、物品特征、捆绑包特征并使用超图卷积进行特征提取，得到新的用户特征、物品特征和捆绑包特征进行融合得到对应的用户特征表示、物品特征表示、捆绑包特征表示，使用物品池化模块对物品特征表示进行聚合并与捆绑包特征表示相加得到最终表示；将用户特征表示和最终表示点乘得到用户对捆绑包的偏好程度之后进行捆绑推荐。采用上述方案的本发明解决了现有方法未对用户、物品和捆绑包进行显式区分建模，以及在建模高阶关联时仍有欠缺的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 通道 超图 神经网络 捆绑 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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