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

Name: 基于可解释图神经网络的可视推荐分析方法和装置
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2023113921278
Availability: InStock

📄 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

G06F16_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06F18_214 , G06F18_241 , G06F18_10 , G06N3_042 , G06F18_23 ,

技术画像

所属领域

图神经网络图神经网络可解释人工智能推荐算法

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

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

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。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN117216408B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

基于卷积网络注意力机制的茶叶杀青参数智能调控方法

当前第 / 件

基于非对称光学系统点扩散函数模型的图像复原方法

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