发明专利已授权

一种基于多层循环图卷积网络的跨域推荐方法

Name: 一种基于多层循环图卷积网络的跨域推荐方法
Brand: 江西财经大学
SKU: 2024113982026
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411398202.6 📄 发布日：2026/09/24

著录项目信息

申请日

2024-10-09

公开号

CN118897918B

公开日

2025-01-21

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_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06F16_9536 , G06N3_042 , G06N3_045 , G06N3_0464 , G06N3_0442 , G06N3_082 , G06F18_23 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法图卷积网络跨域推荐

应用场景

个性化推荐, 电子商务推荐, 内容分发, 广告投放, 社交媒体推荐

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提供一种基于多层循环图卷积网络的跨域推荐方法，该方法设计了伪重叠判定机制，通过计算将用户移入所有邻居用户所在社区所产生的模块度增益，然后将用户移入使其获得最大模块度增益的社区，以实现社区集变换，进而得到最优社区网络，能够充分挖掘用户的信任关系以及相似用户社区，提高了聚类算法对跨域推荐的适应性，解决了聚类结果准确性不高问题，此外，多层循环图卷积网络模块在聚合节点嵌入时，以动态循环图结构代替传统图卷积中的固定图学习，通过这种方式聚合嵌入可充分利用不同域数据信息，从域内/域间角度考虑权重关系，增强模型的高阶连通性，并利用门控网络层聚合的组合特征向量，提高了数据利用率，缓解了数据稀疏问题。

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： CN118897918B

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

融合自注意力机制的多行为图对比学习推荐方法与系统

当前第 / 件

一种基于对偶视图对比学习的会话推荐方法

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