| 专利号 | 2020110636451 | 申请日 | 2020-09-30 | 专利名称 | 基于多层异质属性网络表征学习的个性化商品推荐方法及系统 |
| 授权日 | 2022-06-10 | 专利权人 | 中国海洋大学 | 发明人 | 于彦伟;刘志骏;董军宇 |
| 主分类号 | G06F16/9535 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 基于多层异质属性网络表征学习的个性化商品推荐方法及系统，包括将用户与商品间交互行为看作一种边，构建多层异质属性网络，并解耦成多个简单的二分网络；对所有二分网络的邻接矩阵执行加权累加获得新组合的邻接矩阵，并执行谱图转换；融合谱转换后的邻接矩阵和节点属性特征矩阵，最后利用随机投影方法获得所有节点的表征向量；从历史数据中得到验证集以进行调参，获得每个节点的表征向量；利用余弦相似性度量用户对商品的偏好从而进行个性化推荐。本发明同时考虑了用户与商品间的多种交互行为；无需人为干预即可捕捉多种行为间的交互关系；有效融合了用户和商品的属性信息；利用随机投影进行网络表征学习，极大地提升了方法效率和提升推荐性能。 | ||||
| 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 | |||||
