[发明专利]一种基于多行为的动态图神经网络推荐方法在审
| 申请号： | 202310391200.3 | 申请日： | 2023-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN116452269A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 吴国栋;王雪妮;范维成;吴贞畅 | 申请（专利权）人： | 安徽农业大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0251 | 分类号： | G06Q30/0251;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230036 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多行为的动态图神经网络推荐方法，包括：S1：根据用户和物品交互的行为序列集合，为用户和物品构建出基于多行为的动态图；S2：根据图注意力机制计算用户每个特定行为的传播权重，利用图卷积网络得出更新后的用户表示和物品表示；S3:根据全局用户物品交互图，构建物品关联图，利用图注意力机制和GRU计算用户行为演化表示；S4:根据学习到的用户、物品表示和用户演化表示，预测用户下一刻基于某种行为产生交互的物品，以及用户物品交互概率。本发明结合了多行为与图神经网络，既能捕捉丰富的行为语义，又可以学习物品之间的关联特征与行为演化之间的关系，从而实现更准确的推荐效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 行为 动态 神经网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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