[发明专利]基于图卷积神经网络交互的推荐方法及系统有效
| 申请号： | 202110761639.1 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113255844B | 公开（公告）日： | 2021-12-10 |
| 发明（设计）人： | 李传珍;张洋;蔡娟娟;肖晗;王晖 | 申请（专利权）人： | 中国传媒大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04N21/25;H04N21/466;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人： | 董永辉;曹素云 |
| 地址： | 100024 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于图卷积神经网络交互的推荐方法及系统，方法包括：构建点击率预估模型，点击率预估模型包括图卷积神经网络和输出层，图卷积神经网络包含多个图卷积层，将各特征域上的特征作为节点，通过各节点间相互连接的连接边构成无向图输入到图卷积神经网络中，图卷积神经网络输出各特征交互向量，将各特征交互向量拼接起来输入到输出层，输出点击率预估值，反复优化，直至获得最优点击率预估模型；利用最优点击率预估模型输出点击率预估值，并根据点击率预估结果对候选集排序，输出推荐列表。本发明通过引入图卷积神经网络，解决点击率预估领域的高阶特征交互问题，并以图的方式展示特征交叉的方式，提高推荐结果的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 图卷 神经网络 交互 推荐 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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