| 专利号 | 2022108838242 | 申请日 | 2022-07-26 | 专利名称 | 一种基于去平滑图卷积神经网络的推荐方法及系统 |
| 授权日 | 2025-08-01 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 殷建;常宇鹏;李炳廷;刘晓伟;吴国庆 |
| 主分类号 | G06F16/9535 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提出了一种基于去平滑图卷积神经网络的推荐方法及系统，包括以下步骤：通过用户‑物品交互图获得用户节点的初始嵌入向量和物品节点的初始嵌入向量作为训练样本；通过基于去平滑模块的多层图卷积神经网络模型对所述训练样本进行平滑卷积聚合操作，得到各阶的用户嵌入向量和物品嵌入向量；将获得的各阶用户嵌入向量、物品嵌入向量表示分别进行层组合，将层组合后获得的最终的用户嵌入向量和物品嵌入向量进行内积运算，得到所述训练样本的预测得分；采用BPR‑Loss对基于去平滑模块的多层图卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的推荐模型。本发明的去平滑模块能帮助图节点保持其多样性，防止了节点的特征多样性退化。 | ||||
| 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 | |||||
