| 专利号 | 2020115981265 | 申请日 | 2020-12-29 | 专利名称 | 一种基于GCN和AIN的上下文感知推荐方法 |
| 授权日 | 2022-09-06 | 专利权人 | 齐鲁工业大学 | 发明人 | 高茜;马鹏程 |
| 主分类号 | G06F16/9536 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开一种基于GCN和AIN的上下文感知推荐方法，涉及数据处理技术领域，其实现包括：首先获取用户的行为数据，通过引入嵌入向量建立上下文与用户的参数矩阵、上下文与项目的参数矩阵，随后利用图神经网络GCN分别捕获协同信号，并构造上下文到用户的交互传播消息、上下文到项目的交互传播消息，再随后，利用聚合函数和AIN聚合上下文到用户的交互传播消息，T次聚合后构成用户的最终嵌入，利用聚合函数聚合上下文到项目的交互传播消息，T次聚合后构成项目的最终嵌入；在用户的最终嵌入和项目的最终嵌入之间使用内积交互函数，输出用户对某个项目的预测概率。本发明能够向用户推荐更符合其需求的项目，具有较高的预测准确率。 | ||||
| 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 | |||||
