发明专利已授权

基于关系图卷积神经网络的图对比学习推荐方法

📄 申请号：CN202410229671.9 📄 发布日：2025/12/08

著录项目信息

申请日

2024-02-29

公开号

CN118013135A

公开日

2024-05-10

申请人

重庆理工大学

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 , G06N3_042 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_0895 , G06N5_025 , G06N5_02 , G06N5_045 , G06F18_22 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络对比学习推荐算法

应用场景

个性化推荐, 电商推荐, 内容推荐, 社交网络分析, 信息检索

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提出了一种基于关系图卷积神经网络的图对比学习推荐方法，包括以下步骤：S1，获得三元组嵌入表示；S2，对所述三元组嵌入表示进行聚合增强；S3，将不同关系的实体‑项目嵌入表示转化为对应张量进行聚合增强，对知识图获取的特征信息进行自适应的特征优化；对不同关系的实体和项目的嵌入表示进行转化；S4，跨视图学习获得最终的增强嵌入表示张量α；然后增强三元组嵌入表示中的交互信息，扩大选择视图的感受野，增强不同实体和项目关系的关联性表示；S5，对于导出的多个增强结构子视图，使用不同增强知识图的相似性分数，获得最终推荐的项目。本发明能有效缓解知识图的异构性噪声问题，综合考虑高质量的边集信息，为用户提供精准的项目推荐。

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

融合主题特征和交叉注意力的级联信息传播预测方法

当前第 / 件

融合注意力机制和图对比学习的链路预测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9536)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖109个领域

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