发明 一种基于高阶交互的双塔图卷积神经网络推荐方法 【优惠一千】 【不用公示】 【不用二次变更】
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G06F16/9535 G06N3/0464 G06N3/08 G06F18/22
摘要：本发明属于项目推荐技术领域，公开了一种基于高阶交互的双塔图卷积神经网络推荐方法，包括如下步骤：构建推荐基础图，并输入双塔图卷积神经网络推荐模型；使用双塔图卷积神经网络推荐模型，对推荐基础图中的不同节点进行初始化，得到对应的节点向量和节点属性向量；基于交互学习机制，根据用户节点与项目节点的交互表达、节点向量以及节点属性向量，得到用户嵌入向量和项目嵌入向量；基于高阶学习机制，对用户嵌入向量和项目嵌入向量进行传播和汇聚，得到最终用户嵌入向量和最终项目嵌入向量；对最终用户嵌入向量和最终项目嵌入向量进行内积计算，得到推荐结果。本发明解决了现有技术存在的推荐准确度低、推荐效果差以及功能简单的问题。
