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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公布了基于图注意力网络的智慧空间协同服务推荐方法，包括：对服务数据集中的属性集合赋予标签；通过服务文本提取出服务的属性特征，通过用户属性集合标签获得用户特征表示；构建服务属性图网络和用户与服务历史交互图网络，以评估服务质量水平和学习用户服务偏好，以用户服务偏好训练模型，生成个性化服务推荐列表。此外，本发明还提供了基于图注意力网络的智慧空间协同服务推荐系统，本发明基于用户的个人信息学习用户特征，将用户个人信息、用户服务偏好与服务质量融合，计算用户对候选服务的个性化偏好得分，能够根据得分高低为用户推荐既满足用户需求、质量又高的服务。
主权项：1.基于图注意力网络的智慧空间协同服务推荐方法，其特征在于，所述方法包括：收集服务数据集，并为属性集合赋予属性集合标签，包括服务属性集合标签与用户属性集合标签；提取服务的属性特征，首先从服务的文本描述中提取出文本特征，再以所述服务属性集合标签作为监督信号，从文本特征中解耦出服务属性特征；提取用户特征表示，基于所述用户属性集合标签提取用户的属性特征表示，并通过全局平均操作将用户属性特征聚合起来，获得用户的初始全局特征表示；构建服务属性图网络，为每个服务构建属性图网络，学习不同属性之间的协调关系，并更新服务的特征表示，以评估服务本身的质量水平；构建用户与服务历史交互图网络，以用户历史交互过的服务为节点，为每个用户构建服务交互图网络，获得用户的服务偏好特征表示，从而实现对用户的服务偏好的学习；计算用户对候选服务的偏好得分，训练模型，生成个性化服务推荐列表。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 基于图注意力网络的智慧空间协同服务推荐方法与系统
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