申请/专利权人：北京信息科技大学

申请日：2022-09-06

公开（公告）日：2022-12-02

公开（公告）号：CN115422459A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06N3/04;G06K9/62

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.20#实质审查的生效;2022.12.02#公开

摘要：本申请公开了一种基于特征融合的中小微企业服务图卷积网络推荐方法，属于信息推荐技术领域。该方法包括数据采集和数据预处理；基于数据预处理结果提取用户自身特征、服务自身特征以及构建用户‑服务二部图；将所述用户自身特征、服务自身特征及用户‑服务二部图，经过图卷积神经网络进行编码和辅助特征融合得到用户、服务特征的最终嵌入表示；基于所述用户、服务特征的最终嵌入表示进行用户‑服务的链路连接预测，将预测为确定连接的服务资源推荐给用户。通过在节点信息中融入用户、服务的辅助信息更好的对节点信息进行描述，对比同期的图神经网络推荐算法有较好的效果，对缓解推荐系统冷启动问题有明显改善。

主权项：1.一种基于特征融合的中小微企业服务图卷积网络推荐方法，其特征在于，包括：步骤1、数据采集和数据预处理；步骤2、基于数据预处理结果提取用户自身特征、服务自身特征以及构建用户-服务二部图；步骤3、将所述用户自身特征、服务自身特征及用户-服务二部图，经过图卷积神经网络进行编码和辅助特征融合得到用户、服务特征的最终嵌入表示；步骤4、基于所述用户、服务特征的最终嵌入表示进行用户-服务的链路连接预测，将预测为确定连接的服务资源推荐给用户。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京信息科技大学 基于特征融合的中小微企业服务图卷积网络推荐方法

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