| 专利号 | 2024105012390 | 申请日 | 2024-04-25 | 专利名称 | 一种基于异质图模型的音乐推荐方法 |
| 授权日 | 2024-07-30 | 专利权人 | 山东科技大学 | 发明人 | 段华;赵宇飞;李晓彤 |
| 主分类号 | G06F16/635 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于异质图模型的音乐推荐方法，属于深度学习领域，包括如下步骤：步骤1、构建异质图模型HGNN‑BRFE，异质图模型HGNN‑BRFE包括高阶同质区域聚合模块和低阶异质区域模块，高阶同质区域聚合模块又包括区域特征聚合子模块和层间聚合子模块；步骤2、构建损失函数优化训练异质图模型HGNN‑BRFE；步骤3、获取当前用户的音乐数据，输入训练完成的异质图模型HGNN‑BRFE，生成个性化的音乐推荐列表。本发明为用户提供更加个性化、精准的音乐推荐服务，有助于深入理解音乐的多样性和独特性，为音乐爱好者提供更加美好的音乐体验。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
