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申请/专利权人：贵州大学
摘要：一种基于协同异质信息网络的社交推荐方法。图神经网络发展为推荐系统提供了强大的支持，可以从用户‑项目交互图中学习嵌入。然而，目前的方法存在一些局限性，现有的社交感知推荐模型尚未考虑项目间的协作语义。在当前的推荐范式中，如何自动地结合节点间的多种异质语义协作关联性如用户‑项目交互、用户社交关系、项目‑种类关系的探索还不够充分。因此，本发明提出了一个集成了隐藏异质关系因子的协同异质信息网络的图神经网络社交推荐系统CoHet4Rec，为异构类型的用户和项目连接维护因子化表示。此外，在图神经网络架构下设计的异构关系增强消息传播和聚合方法使得我们可以以全自动的方式将语义相关性递归地提取到用户和项目的表示中。
主权项：1.一种基于协同异质信息网络的社交推荐方法，具体步骤如下：步骤一：输入用户集合、项目集合、项目种类集合、用户-项目交互矩阵、用户-用户社交矩阵和项目-种类关系矩阵，共同构建协同异质信息网络；步骤二：在嵌入层对协同异质信息网络中的各类节点进行嵌入初始化；步骤三：在每一层图神经网络层中，对协同异质信息网络中的边进行遍历，计算每个目标节点关于源节点的协同异质关系注意力权重矩阵，将权重矩阵与源节点进行加权运算得到源节点传播给目标节点的信息；步骤四：在每一层图神经网络层中，对结点进行遍历，聚合每个节点的所有一阶邻居节点信息；并在多层图神经网络间对节点聚合来自每层网络的该节点信息；步骤五：对节点嵌入使用自传播和层规范化来稳定网络训练；步骤六：计算BPR损失和进行梯度更新。
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权利要求：
百度查询： 贵州大学 一种基于协同异质信息网络的社交推荐方法
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