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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本申请公开了一种基于图神经网络的数据推荐方法及装置、电子设备，具体涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取新用户的目标搜索信息，并根据目标搜索信息，生成候选数据集。确定与新用户相关联的关联用户，并获取关联用户的第一搜索数据。根据新用户、关联用户和第一搜索数据，生成新用户的社交关系图。将社交关系图输入到预设图神经网络模型中进行特征预测，得到新用户的目标特征信息。根据目标特征信息，对候选数据集进行排序处理，得到推荐数据集，能够缓解用户侧冷启动问题，提升对新用户进行数据推荐的准确性，进而改善了新用户对数据搜索功能的使用体验。

主权项：1.一种基于图神经网络的数据推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取新用户的目标搜索信息，并根据所述目标搜索信息，生成候选数据集；确定与所述新用户相关联的关联用户；获取所述关联用户的第一搜索数据；根据所述新用户、所述关联用户和所述第一搜索数据，生成所述新用户的社交关系图；将所述社交关系图输入到预设图神经网络模型中进行特征预测，得到所述新用户的目标特征信息；根据所述目标特征信息，对所述候选数据集进行排序处理，得到推荐数据集；其中，所述预设图神经网络模型的训练步骤包括：获取训练样本以及所述训练样本的标注数据，所述训练样本包括第一用户的第一社交关系样本图以及第二用户的第二社交关系样本图，所述第一用户和所述第二用户为任意两位用户，所述标注数据用于表示所述第一用户与所述第二用户是否相似；将所述第一社交关系样本图和所述第二社交关系样本图输入预设图神经网络模型；通过所述预设图神经网络模型生成所述第一社交关系样本图的第一特征信息以及所述第二社交关系样本图的第二特征信息，并对所述第一特征信息和所述第二特征信息进行融合，得到融合结果；利用所述标注数据对所述融合结果进行验证，得到验证结果，若所述验证结果未达到预设准确率，则重新执行所述获取训练样本以及所述训练样本的标注数据的步骤，若所述验证结果达到所述预设准确率，训练结束；其中，所述获取训练样本以及所述训练样本的标注数据，包括：取第一用户的第一社交关系样本图以及第二用户的第二社交关系样本图作为训练样本；对所述第一社交关系样本图和所述第二社交关系样本图进行节点搜索；若在所述第二社交关系样本图中搜索到所述第一用户对应的第一节点，和或，在所述第一社交关系样本图中搜索到所述第二用户对应的第二节点，将所述训练样本的标注数据确定为所述第一用户与所述第二用户相似；若未在所述第一社交关系样本图搜索到所述第二节点，并且未在所述第二社交关系样本图中搜索到所述第一节点，将所述训练样本的标注数据确定为所述第一用户与所述第二用户不相似。

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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于图神经网络的数据推荐方法及装置、电子设备