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公开(公告)号：CN115757955A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211454327.7
申请日：2022-11-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络架构搜索的推荐方法、装置、系统及介质，所述方法包括：针对图神经网络架构搜索设计相应的搜索空间；采用粒子群算法作为图神经网络架构搜索的搜索策略，将各粒子的位置按照搜索空间转化为对应的图神经网络模型，选择粒子群的历史最优值作为最优的图神经网络架构；其中，粒子位置对应图神经网络架构编码，图神经网络架构使用解耦模式的图卷积操作聚合邻居节点信息；对最优的图神经网络架构进行训练，利用训练好的最优的图神经网络架构生成推荐列表。本发明中图神经网络采用解耦模式的图卷积加深了信息传播的层数，提高了推荐性能；采用架构搜索技术实现了自动地为不同数据集寻找一个最优的图神经网络。
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