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本发明公开了一种基于图神经网络的动态社会化推荐方法,涉及社会化推荐系统技术领域。尽管现有的推荐方法取得了很大进展,但仍存用户历史行为不够丰富,无法反映所有潜在兴趣;忽略提取的多个项目之间的潜在相关性,导致信息丢失的问题。该方法首先基于用户历史交互产生的历史行为数据及时间戳,生成动态用户项目图;其次对动态用户项目图与用户社会关系分别聚合生成用户模型;然后考虑项目节点之间的潜在相似度关系,并引入用户项目图中的交互和意见生成项目模型;以及通过集成用户和项目模型组件,调整模型参数并进行偏好预测。本发明方
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114154080 A
(43)申请公布日 2022.03.08
(21)申请号 202111489428.3
(22)申请日 2021.12.07
(71)申请人 西安邮电大学
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