申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2022-12-02

公开（公告）日：2023-05-26

公开（公告）号：CN116167812A

主分类号：G06Q30/0601

分类号：G06Q30/0601;G06F16/9536;G06N3/042

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.13#实质审查的生效;2023.05.26#公开

摘要：本发明涉及一种用于多行为推荐的异构协同过滤方法，属于多行为推荐领域，基于多行为推荐的异构协同过滤模型HCFMR，包括以下步骤：S1：利用改进的轻量级图卷积网络获得特定行为的用户、项目交互特征；S2：通过多头注意力网络获得用户底层的多行为依赖语义；S3：为每一个用户设置一个特定行为的权重，用于区分不同行为的贡献程度；S4：通过聚合各个卷积层获得节点的高阶嵌入表示，得到用户的偏好，从而进行多行为推荐。本发明降低了模型复杂度；丰富了用户、项目的嵌入示，提升了推荐质量；提高了模型的可解释性。

主权项：1.一种用于多行为推荐的异构协同过滤方法，其特征在于：基于多行为推荐的异构协同过滤模型HCFMR，包括以下步骤：S1：利用改进的轻量级图卷积网络获得特定行为的用户、项目交互特征；S2：通过多头注意力网络获得用户底层的多行为依赖语义；S3：为每一个用户设置一个特定行为的权重，用于区分不同行为的贡献程度；S4：通过聚合各个卷积层获得节点的高阶嵌入表示，得到用户的偏好，从而进行多行为推荐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 用于多行为推荐的异构协同过滤方法

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