发明专利 已授权

基于可解释图神经网络的可视推荐分析方法和装置

📄 申请号:CN202311392127.8 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2023-10-25
公开号
CN117216408B
公开日
2025-03-04
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能推荐, 内容推荐, 数据分析可视化, 电子商务, 决策支持

摘要

基于解释图神经网络的推荐解释可视分析方法和装置,其方法包括:对数据进行清洗与预处理,并根据观影数据计算特征相关性分数;将处理好的数据作为输入,用具有代表性的图神经网络模型进行训练,获得实体的高维嵌入表示和推荐结果;将嵌入空间分布转换为分类任务,获取优化后的用户推荐路径图,抽取出对推荐预测重要的图模式;设计数据可视化视图对解释过程进行展示,通过偏好分析对比视图,结合解释评估视图,来验证解释模型的可靠性;通过模型计算与可视化设计为分析人员提供对推荐结果的理解,并据此获得可视见解,通过迭代式交互分析提高模型的推荐性能,以此验证分析方法的可靠性。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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