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摘要：本发明涉及图神经网络事件分析预测领域，提供了一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法。本发明旨在解决现有用户浏览事件分析预测方法中存在的数据预处理不足、频繁模式挖掘困难、以及未考虑用户社交关系对浏览数据影响的问题。该方法通过清洗和预处理用户浏览历史事件数据，包括商家信息、用户信息和用户浏览信息，以及去除无效数据和重复值，合并数据源，使用时间滑动窗口分割时间段序列，提高了数据质量。随后，通过FP‑growth算法挖掘频繁用户浏览事件序列，提取出有意义的浏览模式。最后，基于图神经网络，结合事件用户信息和频繁用户浏览事件序列信息，完成用户浏览事件分析预测，通过学习用户社交网络结构，提高了预测的准确性。
主权项：1.一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取用户浏览历史事件特征数据，并对用户浏览历史事件特征数据进行清洗、预处理；步骤2：将预处理后的用户浏览历史事件特征数据输入到FP-growth频繁模式挖掘算法中，并输入支持度、长度指标信息进行频繁用户浏览事件序列挖掘，得到频繁用户浏览事件序列信息；步骤3：图神经网络的基础上，结合事件用户信息、频繁用户浏览事件序列信息完成用户浏览事件分析预测。
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百度查询： 电子科技大学 一种基于图神经网络的用户浏览事件分析预测方法
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