发明专利 已授权

基于图坍缩卷积神经网络的数据推荐方法、系统及介质

📄 申请号:CN202011518734.0 📄 发布日:2026/10/20

著录项目信息

申请日
2020-12-21
公开号
CN112651487A
公开日
2021-04-13
申请人
广东交通职业技术学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

个性化推荐, 内容分发, 电商推荐, 信息检索, 智能信息服务

摘要

本发明公开了一种基于图坍缩卷积神经网络的数据推荐方法、系统及介质,其中方法包括:将用户数据进行密度聚类坍缩,获得K个簇坍缩子图;对所述簇坍缩子图进行卷积处理,获得所述簇坍缩子图的局部特征;对所述局部特征进行堆叠处理,实现从簇坍缩子图到全局图结构的图卷积计算,获得用户数据特征和物品数据特征;根据所述用户数据特征和所述物品数据特征获取推荐结果。本发明能够解决图结构数据在计算时数据量庞大的问题,对于用户数据的更新,也只需要将新增用户划分到对应的用户子图,更新用户子图的特征数据即可,避免了全局模型的重训练消耗,可广泛应用于信息推荐技术领域。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN112651487A

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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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