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申请/专利权人：燕山大学
摘要：本发明公开了一种应用于知识转移的跨域推荐方法，属于推荐系统领域，包括数据获取、构建用户‑项目交互图、域内知识转移、计算源域和目标域用户相似度、跨域知识转移、利用模型为用户做推荐几个步骤，本发明不仅利用了重叠用户的信息，还利用了非重叠用户进行知识迁移，深入挖掘了用户的潜在偏好，显著提升了推荐系统的性能。
主权项：1.一种应用于知识转移的跨域推荐方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤1：数据获取：分别分析源域、目标域的历史交互数据集，获取两个域的重叠用户，然后根据重叠用户分别提取出两个域的用户-项目交互数据；步骤2：构建用户-项目交互图：利用提取出的历史用户-项目交互数据，分别构建源域和目标域的用户-项目交互图，其中，如果用户与项目具有历史交互记录，则该用户与该项目之间的边权重为1；如果用户和项目之间没有历史交互数据，则该用户与该项目之间的边权重为0；步骤3：域内知识转移：使用图神经网络，分别在源域和目标域域内进行知识转移；即将项目知识转移到用户信息表示上，将用户知识转移到项目信息表示上；步骤4：计算源域和目标域用户相似度：利用神经网络，计算源域、目标域用户的相似度矩阵，为跨域知识转移做准备；步骤5：跨域知识转移：源域-目标域用户相似度矩阵体现了源域用户与目标域用户的相似度，使用该矩阵作为中介，促进用户在域间的知识迁移，最终通过整合域内信息和跨域信息来得到最终的用户表示；步骤6：利用模型为用户做推荐：将最终的用户表示与项目表示做点积计算，计算用户对项目的感兴趣程度，取出用户感兴趣程度比较高的项目，为用户做个性化推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 燕山大学 一种应用于知识转移的跨域推荐方法
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