[发明专利]基于深度图卷积网络的自适应学习隐式用户信任行为方法在审
| 申请号： | 202111403079.9 | 申请日： | 2021-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN113901338A | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 李斌权;僧德文 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习技术领域，公开了一种基于深度图卷积网络的自适应学习隐式用户信任行为方法，包括步骤1：信任信息预处理,利用用户的历史行为来过滤掉不可靠的信任信息，来缓解信任的噪音问题；步骤2：图卷积网络学习，深度图卷积网络根据用户的评分数据以及信任特征进行学习，并且输出用户的特征；步骤3:自适应学习隐式信任特征,利用自适应学习矩阵来学习可靠的用户信息，并且推测用户的信任信息以及信任特征。本发明能够过在过滤掉不可靠的信任特征的同时，让自适应矩阵学习用户的行为特征，从而学习用户的隐式信任行为逻辑，推断并完善用户的信任特征，增强了用户的评分数据与用户的信任数据之间的联系，提高了推荐性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 图卷 网络 自适应 学习 用户 信任 行为 方法 | ||
【主权项】：
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