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申请/专利权人：重庆理工大学
摘要：本发明提出了一种融合注意力机制和图对比学习的链路预测方法，包括以下步骤：S1，通过异构群体交互图获得两个目标群体的属性矩阵和结构矩阵，分别对属性矩阵、结构矩阵进行编码操作得到两个目标群体的属性嵌入和结构嵌入；所述两个目标群体分别为用户群组和待推荐对象的候选集；S2，采用注意力机制对待链路预测的两个目标群体进行群体学习。本发明采用组对组的链路预测推荐方法，能大大减少一般的单对单、单对组的存在对于计算资源消耗过大的问题，以及一定程度克服信息茧房的问题。此外，针对推荐系统中异质图如何有效控制节点属性信息与结构信息融合比例的问题，探索不同节点和边的关联性和他们群体的隶属关系。
主权项：1.一种融合注意力机制和图对比学习的链路预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，通过异构群体交互图获得两个目标群体的属性矩阵和结构矩阵，分别对属性矩阵、结构矩阵进行编码操作得到两个目标群体的属性嵌入和结构嵌入；所述两个目标群体分别为用户群组和待推荐对象的候选集；S2，采用注意力机制对待链路预测的两个目标群体进行群体学习；S2-1，使用线性投影将S1中的属性嵌入和结构嵌入表示转换成键向量和值向量；S2-2，将键向量和值向量通过s个基于Transformer的注意力模块来计算两个目标群体的s个视图表示；S2-3，在每个视图中，将节点表示集合作为输入，然后计算视图下每个节点的权重，并返回节点表示的加权和作为视图表示，然后计算两个目标群体视图表示的相似度得分，将相似度得分从高到低排序，选择前K个作为当前用户群组的推荐对象集合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 融合注意力机制和图对比学习的链路预测方法
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