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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明涉及推荐系统技术领域，尤其涉及一种基于自适应聚合邻居图的冷启动推荐方法及系统，首先采用SENet来学习二阶特征交互的相对重要性，随后通过MLP网络获取用户物品的高阶属性特征表示，得到用户物品的属性特征向量；再利用扩展的变分自编码器从用户物品属性特征中重构缺失的用户偏好物品特性；然后采用属性图注意力网络分别聚合用户物品的邻居信息以及邻居间的交互信息，得到用户物品的最终向量表示；最后通过MLP和内积引入用户和物品特征之间的非线性交互，得到用户对物品的评分。本发明旨在利用图结构充分挖掘用户物品之间的复杂关系，以实现在冷启动环境下更为准确的推荐。
主权项：1.一种基于自适应聚合邻居图的冷启动推荐方法，其特征在于，包含：首先采用SENet来学习二阶特征交互的相对重要性，随后通过MLP网络获取用户物品的高阶属性特征表示，得到用户物品的属性特征向量；再利用扩展的变分自编码器从用户物品属性特征中重构缺失的用户偏好物品特性；然后采用属性图注意力网络分别聚合用户物品的邻居信息以及邻居间的交互信息，得到用户物品的最终向量表示；最后通过MLP和内积引入用户和物品特征之间的非线性交互，得到用户对物品的评分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于自适应聚合邻居图的冷启动推荐方法及系统
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