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申请/专利权人：福建理工大学
摘要：本发明公开一种基于多路异质图电商推荐方法、系统、设备及存储介质，涉及人工智能深度学习技术领域。所述方法包括：获取电商异质图；电商异质图包括数据类型、活动数据及对应的属性数据；数据类型包括用户和商品；将电商异质图输入多路异质图电商推荐模型进行特征提取，得到用户与商品之间的异构信息，用于表示电商推荐结果；多路异质图电商推荐模型包括特征融合模块以及与特征融合模块分别连接的多路卷积嵌入注意力模块和语义图卷积模块；多路卷积嵌入注意力模块是基于图卷积和点积注意力机制构建的；语义图卷积模块是基于KAN框架构建的。本发明能够有效地获取电商异质图中用户与商品之间丰富的异构信息，从而提高电商推荐预测的准确性。
主权项：1.一种基于多路异质图电商推荐方法，其特征在于，包括：获取电商异质图；所述电商异质图包括数据类型、活动数据及对应的属性数据；所述数据类型包括用户和商品；所述活动数据包括点击、查询和购买；将所述电商异质图输入多路异质图电商推荐模型进行特征提取，得到用户与商品之间的异构信息；所述异构信息用于表示电商推荐结果；所述多路异质图电商推荐模型包括特征融合模块以及与所述特征融合模块分别连接的多路卷积嵌入注意力模块和语义图卷积模块；所述多路卷积嵌入注意力模块是基于图卷积和点积注意力机制构建的；所述语义图卷积模块是基于KAN框架构建的；所述特征提取的处理过程为：将所述电商异质图输入所述多路卷积嵌入注意力模块中，对用户对于潜在商品的注意力特征进行提取，得到第一提取特征；将所述电商异质图输入所述语义图卷积模块中，对语义信息进行提取，得到第二提取特征；将所述第一提取特征和所述第二提取特征输入所述特征融合模块中，通过拼接式的融合机制进行特征融合，得到用户与商品之间的异构信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建理工大学 一种基于多路异质图电商推荐方法、系统、设备及存储介质
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