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公开(公告)号：CN117112920A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310836490.8
申请日：2023-07-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于交互图卷积网络的协同过滤方法。推荐系统为用户提供个性化的商品推荐。传统的协同过滤方法忽略了用户和商品之间的上下文语义交互，导致了推荐准确度的下降。为了解决这个问题，本方法在时间上采用滑动窗口来捕捉用户和商品之间的时序关系，并通过多层图卷积网络将上下文信息和嵌入向量相结合，从而得到动态的图嵌入表示。此外，本发明还提出了一种基于VIC正则化的损失函数，用于约束嵌入向量的方差和协方差。本发明所提出的方法为推荐系统中上下文语义交互的建模提供了一种新的思路，并有望在实际应用中得到广泛应用。
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