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申请/专利权人：辽宁工程技术大学
摘要：本发明公开了一种融合高阶社交关系的轻量级图卷积协同过滤推荐方法，首先在模型嵌入层通过图嵌入技术将用户、项目以及朋友信息映射到低维稠密的向量空间，缓解了数据稀疏性对模型推荐结果带来的消极影响；其次在图卷积层通过堆叠三层图卷层学习用户社交关系图的拓扑结构学习用户、项目、朋友之间的高阶连接信息，从隐式负反馈中产生一系列的间接反馈，通过分析用户行为和朋友亲密度间接捕获隐式负反馈，以提高隐式负反馈的利用率；此外融合图注意力网络来衡量邻居的贡献值，为其自适应的动态分配权重，能够过滤噪音邻居使其具有鲁棒性，赋予模型一定的可解释性。
主权项：1.一种融合高阶社交关系的轻量级图卷积协同过滤推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、数据采集、数据处理、数据集划分数据采集；数据处理：将采集到的欧式空间数据构造为非欧式空间数据，将用户与好友之间的交互数据和用户与项目之间的交互数据构造为L2L图；数据集划分：将处理好的数据集随机选取80％的历史交互作为训练集，用于训练模型；其余作为测试集，用于评估模型的推荐效果；步骤S2、模型的构建首先对用户信息、用户朋友信息以及项目信息进行集成建模，在嵌入层通过在用户-朋友社交图和用户-项目-朋友高阶连接图上传播用户用户朋友和项目的高阶嵌入向量，建模用户与项目之间的高阶交互使之得到更有效的嵌入，将用户与项目间的交互信息扩展至嵌入层中；其次在图卷积神经网络消息传递机制的基础上，从图结构数据中捕获协同信号细化嵌入向量；步骤S3、模型训练及项目推荐将步骤S1中得到的训练集和测试集分别用于训练和评估步骤S2中构建的模型，模型通过概率计算得到用户-项目之间的偏好分数，最终根据得到的偏好分数判断是否将项目推荐给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁工程技术大学 一种融合高阶社交关系的轻量级图卷积协同过滤推荐方法
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