发明专利已授权

结合自适应周期与兴趣量因子的图卷积网络推荐方法

📄 申请号：CN202310196986.3 📄 发布日：2025/11/07

著录项目信息

申请日

2023-03-03

公开号

CN116070034A

公开日

2023-05-05

申请人

江西财经大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9536

IPC 分类号

G06F16_9536 , G06F16_901 , G06F16_9035 , G06F18_23213 , G06F18_27 , G06N3_0464 , G06N3_042 , G06N3_048 , G06F123_02 ,

技术画像

所属领域

图卷积网络推荐系统图神经网络人工智能算法图卷积网络

应用场景

个性化推荐, 电商推荐, 内容推荐, 用户行为预测, 智能营销

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出一种结合自适应周期与兴趣量因子的图卷积网络推荐方法，结合艾宾浩斯遗忘曲线构建可计算用户兴趣程度的兴趣模型，能够更形象合理地模拟用户的兴趣变化规律，可比较显式地表示用户的动态行为变化，采用遗忘曲线拟合出的函数对用户的兴趣权重占比进行计算，能够更准确地判别出用户当前的兴趣情况，本发明引入了自适应周期和兴趣量因子，更为准确地解析用户的整体偏好，采用聚类和线性回归技术对其求解，根据用户针对同种类型项目具有相似行为的规律对用户行为进行聚类并拟合，获取用户的自适应周期，再结合用户‑项目的行为规律，归结出用户对项目的兴趣量，这些深度信息的特征表示，蕴含着更高阶的协作，有助于捕获用户的整体偏好。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20231103

✅ 授权

20230523

?? 实质审查的生效：

20230505

📄 公开

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