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申请/专利权人：浙江工业大学
申请日：2024-02-06
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118171738A
主分类号：G06N5/04
分类号：G06N5/04;G06N5/025;G06N3/042;G06N3/084;G06N3/045;G06N3/0464;G06N5/01;G06F16/9536
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.11#公开
摘要：本发明提供一种基于社交偏好的图神经网络推荐方法及系统，涉及神经网络技术领域，包括：获取包含异质信息的网络数据集，确定用户与项目之间的交互信息和用户之间的社交关系，构建项目交互图，基于社交关系构建社交关系图，对项目交互图和社交关系图中节点的嵌入向量进行更新并学习图神经网络中的用户表征；基于交互信息对社交关系图去噪，聚合用户邻居好友表征，随机选择以用户或项目为端点的元路径，生成元路径嵌入并进行最大池化派生；对于每个元路径，确定当前元路径对应的注意力系数，计算注意力权重，得到上下文嵌入，确定注意力向量并更新用户和项目的嵌入向量，通过多层感知器确定用户对项目的偏好分值，生成每个用户对应的推荐列表。
主权项：1.基于社交偏好的图神经网络推荐方法，其特征在于，包括：获取包含异质信息的网络数据集，根据所述网络数据集确定用户与项目之间的交互信息和用户之间的社交关系，基于所述交互信息，以所述用户和所述项目为节点构建项目交互图，基于所述社交关系，以所述用户为节点，社交关系为连接边构建社交关系图，并通过预设的图神经网络对所述项目交互图和所述社交关系图中节点的嵌入向量进行更新并学习所述图神经网络中的用户表征；基于所述交互信息对所述社交关系图去噪，并通过计算所述社交关系图中用户间的好友影响力，结合所述用户表征聚合用户邻居好友表征，基于所述项目交互图和所述社交关系图随机选择以用户或项目为端点的元路径，对于所述元路径，生成元路径嵌入并进行最大池化派生；对于每个元路径，通过注意力机制确定当前元路径对应的注意力系数，基于所述注意力系数和所述图神经网络的偏置向量计算注意力权重，得到上下文嵌入，基于所述上下文嵌入，确定注意力向量并更新所述用户和所述项目的嵌入向量，通过多层感知器确定所述用户对项目的偏好分值，基于所述偏好分值生成每个用户对应的推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 基于社交偏好的图神经网络推荐方法及系统
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