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申请/专利权人：山东科技大学
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117951282A
主分类号：G06F16/332
分类号：G06F16/332;G06F18/2415;G06F18/213
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本发明提供了一种融合多元信息的图神经网络会话推荐方法，涉及互联网大数据技术领域，具体包括如下步骤：构建基于普通图的学习模块；基于超图构建学习模块，根据节点和超边之间的从属关系，通过节点到超边和超边到节点的双向信息传播，学习蕴含群体意图的节点表示；基于注意力和平均值聚合后续节点信息，构建后续节点注入模块，捕获节点的全局级后续信息；构建融合普通图和超图的融合模块；构建预测模块，通过计算候选节点嵌入表示与会话表示的点积，生成用于推荐的候选节点的预测概率。本发明的技术方案克服现有技术中不能充分利用会话的节点级和群体级特征进行信息捕获问题。
主权项：1.一种融合多元信息的图神经网络会话推荐方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，基于普通图构建学习模块，根据节点间四种不同的转换关系，使用不同的可训练权重向量得到某节点对其邻居节点的注意力权重，从而进行邻居信息聚合，得到普通图节点表示；S2，基于超图构建学习模块，根据节点和超边之间的从属关系，通过节点到超边和超边到节点的双向信息传播，学习蕴含群体意图的节点表示；S3，基于注意力和平均值聚合后续节点信息，构建后续节点注入模块，捕获节点的全局级后续信息；S4，构建融合模块，融合普通图和超图的节点表示，在此基础上拼接位置信息得到会话表示，然后对该会话表示注入节点的全局级后续信息，得到最终会话表示；S5，构建预测模块，通过计算候选节点嵌入表示与会话表示的点积，生成用于推荐的候选节点的预测概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种融合多元信息的图神经网络会话推荐方法
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