图卷积神经网络的离线推荐方法、电子设备和存储介质

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图卷积神经网络的离线推荐方法、电子设备和存储介质
申请号:CN202510932074
申请日期:2025-07-07
公开号:CN120910343A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种图卷积神经网络的离线推荐方法、电子设备和存储介质,涉及神经网络技术领域,该方法主要包括:基于用户,项目以及用户与项目的交互关系进行编码,获得用户嵌入向量初始值和项目嵌入向量初始值;通过AGG函数确定目标节点表示;确定用户与项目的交互传播嵌入规则;基于DropEdge方式进行数据增强,采用矩阵形式表示结果预测。本申请在轻量图卷积神经的基础上采用DropEdge方式进行数据增强,同时引入注意力机制增加结点邻域权重,提高了个性化推荐的效率和准确率。
技术关键词
推荐方法 项目 离线 矩阵 引入注意力机制 电子设备 神经网络技术 节点 可读存储介质 处理器 关系 数据 存储器 计算机 编码 结点 程序 邻域 基础