| 专利号 | 2024115362969 | 申请日 | 2024-10-31 | 专利名称 | 一种基于社区感知与多尺度图对比学习的推荐方法 |
| 授权日 | 2025-03-04 | 专利权人 | 山东科技大学 | 发明人 | 赵中英;孙硕;刘根;张齐齐;李超 |
| 主分类号 | G06F16/9536 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于社区感知与多尺度图对比学习的推荐方法，属于社交网络推荐技术领域，包括如下步骤：步骤1、获取社交网络中用户与商品之间的关系，根据用户与商品之间是否存在链接关系建立属性图；步骤2、通过社区感知图增强模块进行拓扑结构增强和节点特征增强，得到三个增强视图；步骤3、将三个增强视图经过图神经网络编码器获得节点表示；步骤4、通过多尺度图对比模块捕获多尺度表示进行模型参数的优化；步骤5、通过社交网络属性信息学习模块学习用户和商品信息的向量表示，进行个性化的推荐。本发明从以上步骤来探索社交网络中的多尺度信息，为用户推荐更准确的商品。 | ||||
| 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 | |||||
