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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：一种面向电影推荐系统的异构网络图链接预测方法，包括：S1获取电影数据集的所有数据，根据所述项目的需求，清洗出相关数据构建电影异构图网络；S2选中待链接预测的节点集，基于异构图网络的结构信息对所述电影异构图进行节点特征提取，得到电影数据集中所有节点的表示信息，包括电影、导演、演员的初始嵌入特征表示；S3基于所述电影异构图结构中所有的节点的嵌入信息，将样本对的初始嵌入分别在图神经网络中进行消息传递，并拼接节点对的向量表示，最终学习并将节点对的特征向量映射到指定的维度；S4通过链接预测方式，将上一步映射出的指定向量进行拼接，再将其放入多层感知神经网络中对所述节点对的嵌入维度信息进行链接关系预测，预测出节点对之间的的潜在链接关系数值；S5基于所述潜在链接关系，对模型进行损失计算并不断训练模型至收敛；S6向电影数据的异构图中增加入新的节点，整合新的节点入图结构中，根据模型预测新节点与老节点的关联程度，向用户推荐用户常接触的老节点关联程度高的新节点实现智能推荐。
主权项：1.一种面向电影推荐系统的异构网络图链接预测方法，其特征在于，包括：S1获取电影数据集的所有数据，根据所述项目的需求，清洗出相关数据构建电影异构图网络；S2选中待链接预测的节点集，基于异构图网络的结构信息对所述电影异构图进行节点特征提取，得到电影数据集中所有节点的表示信息，包括电影、导演、演员的初始嵌入特征表示；S3基于所述电影异构图结构中所有的节点的嵌入信息，将样本对的初始嵌入分别在图神经网络中进行消息传递，并拼接节点对的向量表示，最终学习并将节点对的特征向量映射到指定的维度；S4通过链接预测方式，将上一步映射出的指定向量进行拼接，再将其放入多层感知神经网络中对所述节点对的嵌入维度信息进行链接关系预测，预测出节点对之间的的潜在链接关系数值；S5基于所述潜在链接关系，对模型进行损失计算并不断训练模型至收敛；S6向电影数据的异构图中增加入新的节点，整合新的节点入图结构中，根据模型预测新节点与老节点的关联程度，向用户推荐用户常接触的老节点关联程度高的新节点实现智能推荐。
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百度查询： 浙江工业大学 一种面向电影推荐系统的异构网络图链接预测方法
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