一种深层信息感知的图神经网络推荐模型方法

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一种深层信息感知的图神经网络推荐模型方法
申请号:CN202510646314
申请日期:2025-05-20
公开号:CN120386936A
公开日期:2025-07-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种深层信息感知的图神经网络推荐模型方法,S10,基于用户物品交互数据与物品知识图谱,生成协作信息图;S20,基于高阶邻域图生成模块获取高阶协作信息图与高阶交互图;S30,通过深层信息聚合模块学习高阶协作信息图与高阶交互图中的节点表征;S40,模型训练并基于训练结果计算用户对各个物品的偏好评分,依托该评分生成用户的推荐列表。本发明将物品知识图谱与用户物品交互图相结合以丰富节点连接;此外,提出高阶邻域图生成模块,支持节点提前建立与高阶邻域的连接。
技术关键词
协作信息 三元组 邻域 节点 图谱 实体 生成用户 关系 矩阵 元素 噪声 语义 参数 注意力机制 模块 定义 列表 数据 数学