[发明专利]一种基于自适应图卷积网络的属性推理和产品推荐方法有效
| 申请号： | 202010136256.0 | 申请日： | 2020-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN111291270B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 吴乐;杨永晖;张琨;汪萌;洪日昌 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06F17/16;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应图卷积网络的属性推理和产品推荐方法，包括：1.构造异构数据：用户对产品的评分矩阵、用户属性矩阵、产品属性矩阵、用户属性索引矩阵、产品属性索引矩阵；2.对用户属性矩阵以及产品属性矩阵进行缺失值填充预处理；3.通过独热编码得到协同矩阵；4.根据属性矩阵和协同矩阵构造特征融合层；5.通过图卷积层进行特征传播；6.构造预测层进行属性推理和产品推荐；7.根据预测层输出结果更新节点属性矩阵；8.重复步骤4～7至属性推理和产品推荐效果达到最优。本发明能够充分挖掘图的高阶结构信息、节点属性之间的内在交互、节点属性和链接关系的潜在关联，从而实现更精准的属性推理和产品推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 图卷 网络 属性 推理 产品 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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