[发明专利]一种基于图神经网络的兴趣点推荐方法在审
| 申请号： | 202111349629.3 | 申请日： | 2021-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN114048380A | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 李先贤;刘天然;王利娥;张瀚文;张书艺 | 申请（专利权）人： | 广西师范大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06N3/02 |
| 代理公司： | 桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107 | 代理人： | 陈跃琳 |
| 地址： | 541004 广西壮*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于图神经网络的兴趣点推荐方法，通过将影响用户的历史轨迹的位置点加到构建的user‑poi图中，通过图神经网络，找到相类似的邻居集合，能很大程度的缓解数据稀疏情况下的推荐精度问题。此外，本发明中采用的自注意力机制可以学习用户不同时期的兴趣变化，很好的反应用户的兴趣迁移变化等情况，并及时的更新位置点的权重信息，能够极大的提高了推荐精确度与用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 兴趣 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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