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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的影视推荐方法及系统，属于计算机数据挖掘与分析技术领域，包括：采集用户交互数据并进行预处理后，采用图结构建立图神经网络推荐模型，用于将用户和影视作为节点，分别建立用户的正向意图和负向意图的二部图；基于图神经网络推荐模型，将网络开源的带评分数据的影视平台数据集作为训练数据进行模型训练，提取负向意图表征的信息，以增强正向意图表征，并通过多层感知机为增强后的结果丰富非线性关系，获取用户与不同影视内容之间的交互评分；基于交互评分的高低，为用户推荐影视内容。本发明充分考虑用户行为意图的多样性和影视资源之间的关联性，本发明将为用户带来更加全面、深入的影视推荐体验。
主权项：1.一种基于图神经网络的影视推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：采集用户交互数据并进行预处理后，采用图结构建立图神经网络推荐模型，用于将用户和影视作为节点，分别建立用户的正向意图和负向意图的二部图；基于所述图神经网络推荐模型，将网络开源的带评分数据的影视平台数据集作为训练数据进行模型训练，提取负向意图表征的信息，以增强正向意图表征，并通过多层感知机为增强后的结果丰富非线性关系，获取用户与不同影视内容之间的交互评分；基于所述交互评分的高低，为用户推荐影视内容。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 一种基于图神经网络的影视推荐方法及系统
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