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申请/专利权人：安徽省优质采科技发展有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于用户行为分析的公告智能推荐方法及系统，该方法包括：基于历史所有公告被所有用户点击的情况，构造历史所有公告的全局公告关联关系图；将全局公告关联关系图输入第一神经网络，获得全局公告关联关系图中每个节点公告的第一嵌入表示，表征节点公告的结构向量；将全局公告关联关系图中每个节点公告的标题进行文本向量编码，获得节点公告的第二嵌入表示，表征公告的内容向量；将第一嵌入表示和第二嵌入表示采用互信息最大化方法进行融合得到公告的最终嵌入表示；基于待推荐公告的第一交互特征和第二交互特征输入到训练完成的最终推荐模型LightGBM中，获取待推荐公告的被用户点击的概率预测值。
主权项：1.一种基于用户行为分析的公告智能推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：获取历史所有公告，以及所有公告被用户点击的情况；基于历史所有公告被所有用户点击的情况，构造历史所有公告的全局公告关联关系图，所述全局公告关联关系图中的每个节点表示公告，每个边的权重表示相邻两个公告之间的关联度；将全局公告关联关系图输入第一神经网络，获得全局公告关联关系图中每个节点公告的第一嵌入表示，表征节点公告的结构向量；在所述第一神经网络中每个节点基于相邻节点的特征信息更新节点自身特征信息，在所述第一神经网络中经过多次迭代更新，获得更新后的节点自身特征信息；将全局公告关联关系图中每个节点公告的标题进行文本向量编码，获得节点公告的第二嵌入表示，表征公告的内容向量；将第一嵌入表示和第二嵌入表示采用互信息最大化方法进行融合得到公告的最终嵌入表示；针对待推荐的公告获取其最终嵌入表示，基于待推荐的公告和历史n篇点击公告的最终嵌入表示的平均相似度作为第一交互特征，基于待推荐的公告的属性关键词在历史n篇点击公告中出现的次数作为第二交互特征，其中公告的属性类别包括公告类型、关键词、省、市、县、招标人、招标方式、招标类型、资金来源中的至少一种；基于待推荐公告的第一交互特征和第二交互特征输入到训练完成的最终推荐模型LightGBM中，获取待推荐公告的被用户点击的概率预测值。
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