[发明专利]一种基于异质图神经网络的多模态交通推荐方法在审
| 申请号： | 202210622315.4 | 申请日： | 2022-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN114969532A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 钟萍;徐爱昆;王安宁;鲁鸣鸣;高建良 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9537;G06N3/04;G06N3/08;G01C21/34;G01C21/20 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于异质图神经网络的多模态交通推荐方法，包括获取历史出行数据并处理得到训练数据集；构建起点‑目的地多二部图嵌入方案；构建异质交通图；设计带有残差网络的分层注意力机制；构建多模态交通推荐初始模型并训练得到基于异质图神经网络的多模态交通推荐模型；采用基于异质图神经网络的多模态交通推荐模型进行实时的多模态交通推荐。本发明方法能够显式捕获实体之间的关联并从多种视角以分层次的方式捕获不同实体之间的潜在联系，同时解决模型无法区分节点特征的问题，能够有效提升多模态交通推荐问题的准确性，推荐准确率高且可靠性好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 异质图 神经网络 多模态 交通 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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