[发明专利]一种面向图神经网络的多层购物推荐方法有效
| 申请号： | 202110620737.3 | 申请日： | 2021-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN113269616B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 罗鑫;王达;吴冬冬 | 申请（专利权）人： | 北京睿芯高通量科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06N3/042;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科龙寰宇知识产权代理有限责任公司 11139 | 代理人： | 侯奇慧 |
| 地址： | 102600 北京市大兴区北京经济技*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种面向图神经网络的多层购物推荐方法，该方法在图神经网络中构建多个二级计算节点、一个一级计算节点以及为每一用户构建一用户节点。本发明对于图神经网络需要较多计算单元的问题，提出由一级计算节点承担计算训练任务，其他二级计算节点进行数据预处理、数据库访问以及推荐的工作，在一段时间内使用同一个推荐模型，节省了计算时间；针对购物关系图较大的问题，通过将特征相近的节点在二级计算节点上存为多个子图进行任务分割；对于推荐内容单一的问题，使用多次图神经网络训练得到多个模型，先对子图进行图神经网络训练，再对多个子图构成的大图训练，二级计算节点通过一定的排序后，向用户进行推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 神经网络 多层 购物 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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