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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于元路径的异构图神经网络就业推荐方法及系统。本发明具体步骤如下：步骤1、节点特征值的确定；步骤2、构建图信息网络；步骤3、节点特征预处理；步骤4、向量整合；步骤5、获取元路径，包括元路径定义、元路径提取。步骤6、将获得的节点表示与经典的矩阵分解模型相结合，得到我们的推荐模型。步骤7、模型训练与优化；步骤八、采用遗传算法对元路径组合优化。本发明能够有效实现双向推荐，提高了匹配效率，节约了计算资源，具有更好的推荐效果。
主权项：1.一种基于元路径的异构图神经网络就业推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.将学生作为A类节点，并确定A类节点的特征值；S2.将行业作为B类节点，并确定B类节点的特征值；S3.将雇主作为C类节点，并确定C类节点的特征值；S4.根据A、B、C三类节点之间的关联关系，构建包含学生、行业、雇主三类节点的图信息网络；S5.对三类节点的原始特征值做预处理操作，对于连续性数值数据通过归一化做预处理，对于非连续性数值数据和结构化文本数据应用one-hot编码或频率编码做预处理，对于非结构化文本数据应用bert作为编码器得到向量嵌入；S6.对于S5中各类节点预处理后得到的特征向量进行整合，得到每类节点的初始特征向量；S7.在S4所述的图信息网络中找到所有以学生节点为起始、结束端点的元路径和以雇主节点为起始、结束端点的元路径；S8.根据学生节点的所有元路径，利用matepath2vec得到每个学生节点的初始特征向量在每个元路径下的低维向量空间嵌入，同理得到每个雇主节点在每个元路径下的低维向量空间嵌入；S9.将所有元路径输入到推荐模型中，针对输入的任意的元路径组合获取该元路径组合下学生节点、雇主节点在推荐模型中的向量嵌入S10.将S9中得到的向量嵌入到推荐算法的矩阵分解中；S11.构造结合矩阵分解和异构图神经网络的推荐模型；S12.推荐模型的参数训练；S13.使用遗传算法对元路径组合进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于元路径的异构图神经网络就业推荐方法及系统
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